34
0
Budżet: 27000 UAH Termin: 7 dni
Dzień dobry! Rozwijam w Pythonie, React/Node.js realizowałem podobne projekty, gotowy do współpracy.
5
0
Budżet: 27000 UAH Termin: 7 dni
Cześć, pracowałem nad analizą szeregów czasowych dla firmy fintech — znajdowałem wzorce w binarnych sekwencjach transakcji (dokładność prognozowania +68%, zestaw danych 2M+ rekordów).
Ciekawe zadanie! Powiedz, czy sekwencja została wygenerowana algorytmicznie, czy są to dane rzeczywiste (na przykład wyniki handlu lub gry)? To od razu określi wybór metod badawczych.
Proponuję się skontaktować, chętnie doradzę Ci bezpłatnie z technicznej strony i wspólnie opracujemy plan rozwoju + opowiem o moim zespole!
Budżet: 27000 UAH Termin: 7 dni
Witam, Siergiej! To dosłownie mój temat specjalizacji. Uczę się na Politechnice Lwowskiej na kierunku "Systemy sztucznej inteligencji" (AI Systems). Szczegółowo badaliśmy podobne zadania w ramach projektowania kursowego dotyczącego metod optymalizacji i analizy danych (modelowanie ukrytych łańcuchów Markowa, procesy stochastyczne i ocena wartości oczekiwanej na długich dystansach). Z przyjemnością podejmę się tego badania.
Jak zrealizuję zadanie w Pythonie, aby uniknąć przeuczenia (overfitting) i znaleźć rzeczywisty stabilny sygnał:
Screening statystyczny (Baza): Analiza częstotliwości 0/1, obliczenie funkcji autokorelacji (ACF) w celu identyfikacji opóźnień, testowanie hipotezy o losowości (Runs test).
Analiza kontekstowa (N-gramy): Wyszukiwanie wzorców o stałej długości (przesuwające się okno od 2 do 8 znaków). Zbudujemy warunkowe prawdopodobieństwa: jeśli ciąg $P$ występuje w zbiorze danych, jakie jest rzeczywiste prawdopodobieństwo $P(1|P)$. Odfiltrujemy wzorce, gdzie przesunięcie prawdopodobieństwa jest statystycznie istotne (powyżej 55–60%) i obliczymy p-value, aby odciąć losowe szumy.
Modelowanie: Sprawdzę siłę predykcyjną prostych modeli Markowa, a także lekkich algorytmów ML (przekształcimy sekwencję w cechy tabelaryczne z opóźnieniami i wytrenujemy Random Forest / XGBoost z rygorystyczną regularyzacją).
Na wyjściu dostarczę:
W pełni reprodukowalny czysty kod Python (Jupyter Notebook) z podziałem na zbiory Train / Test (aby udowodnić, że model rzeczywiście działa na nowych danych).
Krok po kroku raport z opisem użytych metod, listą znalezionych zyskownych wzorców, końcowym wynikiem według waszego systemu (+1/-1) i oceną wartości oczekiwanej.
Będę zadowolona, mogąc zagłębić się w zadanie. Napisz do mnie w wiadomości prywatnej, prześlę ci pierwsze przemyślenia dotyczące zbioru danych i zaczniemy pracę!
10
0
Budżet: 27000 UAH Termin: 8 dni
Witam. W celu wykrywania wzorców w sekwencji binarnej planuję zastosować wieloetapowe podejście, które obejmuje głęboki analizę statystyczną, tworzenie cech z historii sekwencji oraz badanie różnych modeli prognostycznych. To będzie obejmować metody wyszukiwania wzorców i anomalii, zastosowanie modeli Markowa, a także narzędzi uczenia maszynowego, takich jak klasyfikatory oparte na architekturze drzewiastej czy podstawowe sieci rekurencyjne, do identyfikacji stanów z wysokim prawdopodobieństwem następnego symbolu. Kluczowe będzie nie tylko poszukiwanie korelacji, ale stworzenie robustnego modelu, który będzie w stanie niezawodnie wykazywać pozytywne oczekiwanie matematyczne na nieoczekiwanych danych, z wykorzystaniem walidacji krzyżowej i starannego testowania wstecznego. Mam znaczące doświadczenie w zadaniach analizy szeregów czasowych oraz wykrywania ukrytych zależności, co pozwoli efektywnie wykorzystać już opracowane algorytmy i szablony do przyspieszenia rozwoju i walidacji rozwiązań. Wszystkie szczegóły realizacji, końcowy budżet oraz terminy proponuję omówić w wiadomościach prywatnych.
57
1
Budżet: 27000 UAH Termin: 5 dni
Pracuję jako analityk finansowy w dużej międzynarodowej firmie. Mam doświadczenie w pracy nad podobnymi projektami. Mogę pomóc.
Budżet: 27000 UAH Termin: 5 dni
Cześć, bardzo zainteresował mnie projekt. Wcześniej pracowałem z nauką sieci neuronowych i analizą danych, więc mam doświadczenie. Budżet chętnie omówię w wiadomości prywatnej.
40
0
Budżet: 27000 UAH Termin: 7 dni
Cześć, Siergiej.
Mogę przeprowadzić badanie sekwencji jako pełnoprawną analizę statystyczną, a nie tylko dobór modelu. Sprawdzę, czy w danych występuje stabilny sygnał: częstotliwości 0/1, serie, n-gramy i konteksty, stany przed następnym symbolem, autokorelacje, a także proste modele statystyczne i ML.
Wynik przygotuję w sposób reprodukowalny:
- kod Pythona badania;
- podział danych na część treningową i testową;
- lista znalezionych wzorców, jeśli utrzymują się statystycznie;
- dokładność, liczba prognoz i końcowy wynik w systemie +1/-1;
- krótki raport: które podejścia zadziałały, które nie, i gdzie istnieje ryzyko przeuczenia.
Ważny punkt: jeśli sekwencja okaże się bliska losowej, również to pokażę w testach, aby nie przedstawić przypadkowego zbiegu okoliczności jako prawidłowości. Jeśli sygnał istnieje, opiszę go jako zrozumiałą regułę lub model, który można dalej testować na nowych danych.
Termin: do 7 dni.
52
1
Budżet: 27000 UAH Termin: 4 dni
Dzień dobry
Jestem gotów zająć się wykonaniem tej pracy
Proszę pisać, chętnie pomogę w Twoim zadaniu maksymalnie
Czekam na dalszą komunikację w wiadomościach prywatnych
W liście nie są widoczne oferty ukryte przez zleceniodawcę lub freelancerów z profilem Plus, a także oferty, które naruszają regulamin
