Доброго времени суток!
Предлагаю вам интересный проект:
Нужно взять любой натренированный мультиклассовый классификатор (на любых time-series данных, например https://github.com/sabiipoks/blog-posts/blob/master ) и разработать следующее приложение в питоне (Plotly Dash):
1. На постоянно поступающих новых данных (временные ряды) делать прогноз с помощью классификатора каждые 5 минут. Результат должен также сохраняться при каждом новом поступлении данных, то есть каждые 5 минут.
Результатом должен являться преобладающий класс и его вероятность (class label + predict_proba) и дополнительные колонки (описаны ниже).
Результат должен сохраняться в файле .csv в виде таблицы (пример):
| Timestamp | Class label | Predict_proba | Accept / Reject | Subcategory |
| 08.10.2021 10:12:00 | Cat | 75% | Accept | Sphynx |
| 08.10.2021 10:17:00 | Dog | 89% | None | None |
2. На графике Scatterplot Plotly должно быть показано: ось X - временная шкала с данными классификации каждые 5 минут, ось Y - вероятность каждого класса, классы показать цветом линий и на легенде расшифровку. (если есть идеи более удачной формы визуализации мультикласс классификатора, чтобы показать тренд по каждому из классов - буду рада).
3. Далее ниже крупно показать табло с только 1м преобладающим классом и его вероятность.
Например, Cat 75% (и подкатегории Cat: Sphynx, Bengal, America, Balinese, etc)
4. Добавить 2 кнопки: Accept & Reject. При нажатии кнопки в сохраненном файле с результатами в соответствующей колонке Evaluation должна появляться запись accept/reject соответственно напротив самого прогноза и его таймстэмп. Если нажатие кнопки в течение 5 минут не произошло, то Evaluation -> None. Если выбор Accept, то выпадает окно со списком подкатегорий. Далжна быть реализована возможность выбрать подкатегорию и она также будет записана в файл с результатами, в колонку Subcategory. Например если категория Cat, то подкатегории: Sphynx, Bengal, America, Balinese и т.д. Если reject, то подкатегории соответсвенно не появляются и в Subcategory -> None.
Готова ответить на все вопросы и жду Ваших предложений!
Бюджет: 8000 RUB Термін: 3 дні
Здравствуйте
Я Python разработчик
Выполнял вам предвдущее задание
Готов взяться
Задание прочитал, понял
Добрый вечер! Не до конца понимаю, как это должно выглядеть. Лучше бы картинками, потому что классификатор натренировать проще, чем понять, смогу ли я реализовать интерфейс.
8 жовтня 2021
Добрый вечер! В этом и состоит задача, как реализовать интерфейс. Поэтому и классификатор я предлагаю выбрать любой. Картинки смогу добавить только в понедельник. Попробую наглядно пояснить. По сути нужен график с результатами классификации, обновляемый каждые 5 минут и две кнопки с подтверждением либо отклонением результата классификации.
Хорошо, тогда жду :)
11 жовтня 2021
Здравствуйте, Анастасия! Ответ написала ниже.
11 жовтня 2021
Доброе утро, Анастасия! Я представляю себе интерфейс для визуализации результатов в таком виде:
Так. О, теперь понятнее, спасибо. А в каком виде будут поступать данные? А самое главное - с какой скоростью?
Шукаю розробника для створення AI-асистента на базі OpenAI GPT-5.5 з інтеграцією Tourvisor API (Пошук турів).Що необхідно реалізуватиBackend Бажано: Python (FastAPI) або Node.js Backend повинен мати REST API для інтеграції з зовнішніми сервісами.Інтеграція з OpenAI Необхідно використовувати OpenAI API (GPT-5.5). ИИ повинен: вести діалог з клієнтом; пам'ятати історію переписки; автоматично визначати мову (російська/казахська); відповідати як менеджер туристичного агентства; використовувати системний промпт і базу знань.Інтеграція з Tourvisor На першому етапі буде використовуватися тільки: API "Пошук турів" Після отримання даних від клієнта backend повинен звертатися до Tourvisor API і отримувати реальні пропозиції. Архітектура повинна передбачати можливість подальшого підключення: API "Гарячі тури"; API "Описання готелів"; без суттєвої переробки проекту.Логіка роботи ИИ повинен самостійно вести діалог. Наприклад: Клієнт: Хочу в Туреччину ИИ уточнює: місто вильоту; дати; кількість дорослих; кількість дітей; вік дітей; бюджет; побажання. Після отримання необхідних даних backend виконує запит до Tourvisor API. Отримані результати передаються GPT для формування красивої відповіді клієнту.Важливі вимоги ИИ не повинен: вигадувати ціни; вигадувати наявність місць; вигадувати тури. Використовувати тільки інформацію, отриману з Tourvisor API.Бажано використовувати Function Calling (Tools) Потрібно реалізувати окремі функції: searchTours() В майбутньому будуть додані: searchHotTours() getHotelInfo()Панель адміністратора Потрібна проста веб-панель, де можна: змінити системний промпт; завантажити/змінити базу знань; переглянути історію діалогів; переглянути логи та помилки.Технології Python FastAPI (бажано) Docker PostgreSQL Swagger/OpenAPIЩо повинно бути передано по завершенні джерельний код проекту; інструкція по установці; Docker-конфігурація; документація API; допомога з першим запуском.Будуть перевагою досвід роботи з OpenAI API; досвід інтеграції з Tourvisor API; досвід створення AI-асистентів для WhatsApp, Telegram або інших месенджерів.Додаткове побажання Проект повинен бути написаний модульно, щоб в майбутньому можна було без переробки підключити: WhatsApp (Talk Me або інший сервіс); Telegram; Instagram Direct; сайт компанії. Важливо: передбачити можливість підключення API "Гарячі тури" та "Описання готелів" в майбутньому без зміни основної логіки додатку.
Використовуючи мої API-дані та гаманець, зробіть Python-скрипт, який успішно розміщує одне тестове замовлення на біржі.
Потрібен простий Python-скрипт для Windows, який працює з Microsoft Edge, відкриває мій LinkedIn feed, прокручує його, знаходить пости з певними словами і записує результат у файл. У нас був вже працюючий скріпт, але кілька днів тому він припинив працювати через оновлення Edge, просто більше не працює автоматизаці Що має робити скрипт 0. Прочитати в конфігурації перелік ключових слов, та кількість постів для проходження 1. Відкрити Microsoft Edge. 2. Перейти на: https://www.linkedin.com/feed/ 3. Я логінюся вручну, якщо потрібно. 4. Скрипт прокручує feed вниз, наприклад, 30 постів. 5. Шукає в постах задані слова. 6. Якщо знаходить пост з потрібним словом, записує в CSV або JSON: post_url, author, text, matched_keyword Робити на Python та запускатися в Edge - обов'язкові умови.
Потрібен досвідчений Python-розробник для створення програми автоматизації роботи із сайтом. Що має робити бот: Авторизуватися в моєму акаунті на сайті. Постійно (24/7) відстежувати появу новихWork Orders. Після появи нового замовлення відкривати його картку. Аналізувати інформацію про замовлення (тип робіт, місто, відстань, опис). Автоматично приймати замовлення, які відповідають заданим умовам. Якщо замовлення не відповідає умовам, пропускати його. Надсилати сповіщення в Telegram про прийняті та пропущені замовлення. Вимоги: Python. Playwright (бажано) або Selenium. Робота через звичайний браузер. Передача повного вихідного коду після завершення проєкту. Надання інструкції зі встановлення та запуску. Обов’язковий досвід розробки подібних систем автоматизації. Під час відгуку, будь ласка, надішліть приклади аналогічних проєктів.
Потрібно реалізувати проєкт зі збору та структурування великого масиву зображень із відкритих вебджерел (на першому етапі 2000 зображень). Задача включає: - автоматизований збір зображень; - завантаження файлів у максимально доступній якості; - класифікацію зображень за категоріями. Очікуваний результат: - структурована база зображень; - зрозуміла система каталогізації; - передача результату через Google Drive або інший погоджений спосіб;
