Дисциплина Машинное обучение (Machine Learning)
Тема Fairness in Self-Supervised Learning of Visual Representations — Справедливость в самостоятельном обучении визуальным представлениям
Необходимо разработать фреймворк, который вычисляет 3 типа показателей справедливости (расстояние демографического паритета, расстояние с уравненными шансами и расстояние равенства возможностей; эти показатели используются в статье https://arxiv.org/abs/2106.02866 ) и точность прогнозирования для визуального представления 3-х различных методов SSL (SimCLR, BarlowTwins и VicReg), а также базовая модель. Базовой моделью должна быть модель контролируемого обучения (архитектура и обучение аналогичной модели описаны на странице 8 и в таблице 3 статьи https://arxiv.org/abs/2106.02866 ). Вы можете найти пример вычисления единой метрики справедливости (расстояния с уравненными коэффициентами) для метода SimCLR в исходном коде https://github.com/sungho-CoolG/FSCL из соответствующей статьи https://arxiv.org/abs/2203.16209 .
Все 4 модели в фреймворке должны использовать набор данных CelebA (его разделение на поезда для обучения и разделение на тесты для целей оценки). Следующей задачей для всех 4 моделей может быть задача предсказания атрибутов в 40 измерениях (однако было бы удобнее выбрать несколько атрибутов для соответствующих задач предсказания в 1 измерении, например “улыбка”, “волнистые волосы” и “привлекательный”). ResNet-50 или ResNet-18 следует использовать в качестве базовой нисходящей модели во всех 4 случаях фреймворка. Окончательные результаты вычислений фреймворка должны быть представлены в сравнительной таблице.
Требуется разработка торгового сеточного робота для трейдинга, который открывает ордера в обе стороны при прохождении цены на заданное количество пунктов. Условия включают установку стоп-лоссов и тейк-профитов, а также возможность активации трейлинга. Исполнителю будет предоставлено видео с инструкцией по работе с терминалом.
Необходимо разработать программу для автоматического сбора ежедневных наград в игре Raid Shadow Legends. Программа должна запускать лаунчер, входить в аккаунт, собирать бонусы и автоматически менять аккаунт для повторного сбора. Ожидаются технические детали реализации и возможность настройки под разные аккаунты.
Потрібен бот для Telegram, який дозволить публікувати контент в 1000 каналів одночасно. Бот має підтримувати відкладену публікацію та публікувати від імені кожного каналу. Бюджет до 20$, термін виконання - до 14 днів.
Завдання полягає в розробці прикладного програмного забезпечення, яке автоматично передаватиме звітні дані товарообігу по фіскальним чекам та z-звітам. Необхідно врахувати всі обов’язкові дані для формування обліку. Ваша система повинна інтегруватися з існуючими обліковими процесами.
Необходимо оценить стоимость разработки прикладного ПО для раскроя листового материала. Программа должна включать модули: импорт XML-файлов, редактор деталей и оптимизатор раскроя. Особое внимание уделите последнему модулю, который должен учитывать экономичное раскроение криволинейных деталей.
Ищется специалист для доработки Video Face Detection SDK, включающего трекинг лиц и силуэтов. Задачи: организация взаимодействия с АПИ через web socket, максимизация производительности, управление через https и защита данных. Также требуется создать алгоритмы для анализа кадров и многозадачной обработки видеоархивов. Поддержка различных моделей нейронных сетей. Цена договорная.
Требуется создать софт для управления push уведомлениями браузера. UI не важен, предпочтителен простой вариант, возможно в командной строке с логированием. Основные требования: стабильность, безошибочная работа и быстродействие. Обязателен опыт с Selenium или Puppeteer. Укажите язык программирования и опыт работы в заявке.
Требуется разработка опенсорсного программного обеспечения для автоматического входа в Telegram группы. Необходимо обрабатывать большое количество ссылок — до 2000 групп, с возможностью входа в 5 групп каждые 10 минут. Программное решение должно быть адаптировано для работы в Telegram.
Необходимо выполнить парсинг сайтов с рейтингами ортодонтов для городов-миллионников. Требуется собрать информацию о врачах и клиниках, включая ФИО, контактные данные и адреса. Итоговые данные должны быть представлены в виде таблицы, с учетом, что врачи из одной клиники размещаются рядом. Обеспечьте возможность оплаты от юр. лица и предоставление договора.
