На главную

Расчетно графическая работа google collab

На основе модели ResNet18 (from torchvision) настроить и обучить (на основе предложенных размеченных фотографий животных) свою модель машинного обучения. Результатом обучения будет являться файл обученной на предложенном наборе данных модели <surname_group>.pth и отчёт. При обучении модели для увеличения обучающей выборки рекомендуется использовать аугментацию. В отчёте привести задание, код, результаты обучения, вывод, список использованной литературы. Обучение модели можно выполнить как в облачном сервисе (например, Google Colab), так и на локальном компьютере. Порядок выполнения работы: 1) установка и импорт библиотек, требуемых для работы; 2) подготовка данных для обучения модели ResNet18 (разбиение на обучающую и тестовую выборки); 3) инициализация нужных объектов и обучение модели; 4) инференс модели на тестовой выборке; 5) оценка результатов обучения на тестовой выборке, корректировка модели и повторное обучение. В процессе обучения нужно стремится к максимальной обученности модели, но избегать переобучения. Представленный результат обучения (<surname_group>.pth) будет проверяться на уникальность и точность (на втором тестовом наборе) так же прикреплю исходные данные. сделать необходимо до понедельника(19 мая)

Настроить яндекс директ

**Цель:** Настроить контекстную рекламу в Яндекс Директе для таргетинга на конкретную аудиторию. **Исходные данные:** - Имеется база номеров телефонов целевой аудитории....

Нужно моделирование газопровода

*"Необходимо отразить сейсмостойкость газопровода в сейсмоактивных районах. Например, он устойчив к землетрясению силой 8 баллов, но при землетрясении в 9 баллов...

Ищу траферов живого трафика

Ищу траферов , суть работы гнать живой трафик (клиентов , которые могут купить услуги ) , из инст и ютуб ,...