АКТУАЛЬНО 2026
БЕЗ ПЕРЕДОПЛАТИ!

Machine Learning та Data Science

Курсові та дипломні роботи з машинного навчання. TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn. Класифікація, регресія, Computer Vision (CNN/YOLO), NLP (Transformers), кластеризація, Deep Learning (GAN).

від 4000 грн Термін від 7 днів
Замовити в Telegram Форма замовлення

Напрямки Machine Learning

Класифікація

Random Forest, SVM, XGBoost, LightGBM, нейронні мережі. Бінарна та мультикласова класифікація зображень, тексту, табличних даних

від 4000 грн

Регресія та прогнозування

Лінійна та поліноміальна регресія, часові ряди (ARIMA, LSTM, Prophet), прогнозування цін, попиту, погоди

від 4000 грн

Computer Vision

CNN (ResNet, EfficientNet), YOLO v8 детекція об'єктів, сегментація, розпізнавання облич, медичних знімків

від 5000 грн

NLP — обробка тексту

Сентимент-аналіз, NER, генерація тексту, чат-боти. BERT, GPT, Transformers, word2vec, TF-IDF

від 5000 грн

Кластеризація

K-means, DBSCAN, ієрархічна кластеризація, аналіз клієнтів, сегментація ринку, аномалії

від 3500 грн

Deep Learning

CNN, RNN/LSTM, Transformers, GAN, автоенкодери, transfer learning, fine-tuning pre-trained моделей

від 6000 грн

Типовий pipeline ML-проекту

Кожен наш ML-проект проходить повний цикл від збору даних до оцінки моделі. Ось як це виглядає:

1

Збір даних

Kaggle, UCI Repository, Hugging Face Datasets, web scraping (BeautifulSoup, Selenium), API, парсинг соцмереж. Створюємо або знаходимо ідеальний датасет для вашої задачі.

2

EDA та препроцесинг

Exploratory Data Analysis: розподіли, кореляції, викиди. Очищення даних, обробка пропусків, кодування категорій (OneHot, Label), нормалізація, feature engineering.

3

Вибір моделі

Порівняння алгоритмів: від простих (Logistic Regression) до складних (XGBoost, Neural Networks). Cross-validation, GridSearchCV, підбір гіперпараметрів для оптимального результату.

4

Навчання моделі

Train/validation/test split, навчання з early stopping, регуляризація (L1, L2, Dropout), batch normalization. GPU-прискорення через Google Colab або Kaggle Notebooks.

5

Оцінка якості

Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC, Confusion Matrix для класифікації. MSE, RMSE, MAE, R² для регресії. Всі графіки в matplotlib та seaborn.

6

Документація

Jupyter Notebooks з Markdown-поясненнями кожного кроку. Збережена модель (.h5, .pkl, .pt). README, requirements.txt, графіки та висновки для курсової/дипломної.

Приклад коду: класифікація зображень CNN

Нижче — типовий приклад згорткової нейронної мережі (CNN) для класифікації зображень. Такий код є основою для курсових з Computer Vision.

Що включає цей проект:

  • Завантаження та аугментація датасету
  • Побудова архітектури CNN
  • Навчання з early stopping
  • Графіки loss та accuracy
  • Confusion matrix та classification report
  • Збереження та завантаження моделі
image_classifier.py (PyTorch) 
import torch
import torch.nn as nn
from torchvision import datasets, transforms
from torch.utils.data import DataLoader

class ImageClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=10):
        super().__init__()
        self.features = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(3, 32, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(32, 64, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(64),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(2),
            nn.Conv2d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
            nn.BatchNorm2d(128),
            nn.ReLU(),
            nn.AdaptiveAvgPool2d((4, 4)),
        )
        self.classifier = nn.Sequential(
            nn.Flatten(),
            nn.Linear(128 * 4 * 4, 256),
            nn.ReLU(),
            nn.Dropout(0.5),
            nn.Linear(256, num_classes),
        )

    def forward(self, x):
        x = self.features(x)
        return self.classifier(x)

Як ми працюємо

1

Ви надсилаєте ТЗ

Тема, тип задачі (класифікація, NLP, CV), вимоги до моделі, дедлайн

2

Ми оцінюємо

Підбираємо датасет, обговорюємо архітектуру моделі. Оцінка безкоштовна!

3

Виконуємо

EDA, препроцесинг, навчання моделі, оцінка якості, візуалізація результатів

4

Демонстрація

Показуємо Jupyter Notebook з результатами. Ви платите тільки після цього!

Що ви отримуєте

  • Jupyter Notebooks з детальними поясненнями
  • Датасет та повний препроцесинг даних
  • Навчена модель (.h5, .pkl, .pt файл)
  • Візуалізація: графіки, confusion matrix, ROC
  • Метрики якості: accuracy, F1, precision, recall
  • requirements.txt та README з інструкцією
  • Безкоштовні правки до захисту
  • Пояснення коду та алгоритмів для захисту

Відгуки про ML проекти

"Курсова з класифікації зображень — CNN на PyTorch, датасет з Kaggle, accuracy 94%. Jupyter Notebook з поясненнями кожного шару. Викладач був вражений візуалізаціями!"

Олексій М.
КПІ, Київ

"Дипломна з NLP сентимент-аналізу відгуків — BERT fine-tuning, F1-score 0.91. Повний pipeline від збору даних до веб-інтерфейсу на Streamlit. Захистився на відмінно!"

Софія К.
КНУ, Київ

"Прогнозування часових рядів LSTM — передбачення курсу акцій. Дані з Yahoo Finance, порівняння ARIMA vs LSTM vs Prophet. Детальний аналіз та красиві графіки!"

Денис П.
ХНУРЕ, Харків
Всі відгуки

Часті питання про ML проекти

Обидва фреймворки потужні та широко використовуються. PyTorch популярніший в академічному середовищі завдяки динамічним обчислювальним графам, Pythonic API та зручному дебагу. TensorFlow з Keras кращий для продакшн-деплою та мобільних пристроїв (TF Lite). Ми працюємо з обома — обираємо залежно від вимог вашого університету.

Так! Ми підбираємо відкриті датасети з Kaggle, UCI ML Repository, Hugging Face Datasets або створюємо власні через web scraping та аугментацію даних. Датасет, препроцесинг та розділення на train/validation/test входять у вартість проекту. Якщо у вас є свої дані — працюємо з ними.

Так, для Deep Learning проектів (CNN, RNN, Transformers) ми використовуємо GPU через Google Colab Pro, Kaggle Notebooks з безкоштовним GPU або власні NVIDIA GPU. Для класичного ML (scikit-learn: Random Forest, SVM, XGBoost) GPU не потрібен — все ефективно працює на CPU.

Залежно від задачі: Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC для класифікації; MSE, RMSE, MAE, R² для регресії; Silhouette Score, Davies-Bouldin Index для кластеризації. Всі метрики візуалізуємо: confusion matrix, ROC-крива, learning curves, feature importance.

Так, весь код оформлений у Jupyter Notebooks з Markdown-поясненнями кожного етапу: завантаження даних, EDA (Exploratory Data Analysis), препроцесинг, навчання моделі, оцінка якості. Це стандарт для ML проектів у всіх українських та європейських університетах.

Так! Ми працюємо з Hugging Face Transformers: BERT для класифікації тексту, GPT для генерації, T5 для translation, ViT для класифікації зображень. Fine-tuning pre-trained моделей, transfer learning, prompt engineering — все це доступно для курсових та дипломних робіт.

Так, ми працюємо з клієнтами різними мовами. Можна заказать курсовую работу по машинному обучению на заказ з документацією та коментарями будь-якою мовою — українською, російською або англійською.

Готові замовити ML проект?

Оцінка безкоштовна. Оплата тільки після демонстрації Jupyter Notebook з результатами. Без ризику!

Написати в Telegram Форма замовлення

Інші послуги

Python
Курсова Python
Дипломна робота
Лабораторна робота
Java
Курсова Java

Статті з блогу про ML

Machine Learning для початківців

Що таке ML, типи задач, перші кроки з scikit-learn. Повний гайд для студентів без досвіду.

Читати
Нейронні мережі: вступ

Як працюють нейронні мережі, backpropagation, activation functions. Від перцептрона до Deep Learning.

Читати
Computer Vision та OpenCV

Обробка зображень, фільтри, контури, детекція об'єктів. Практичний вступ до CV з Python.

Читати