АКТУАЛЬНО 2026

БЕЗ ПРЕДОПЛАТЫ!

Machine Learning и Data Science

Курсовые и дипломные работы по машинному обучению. TensorFlow, PyTorch, Keras, scikit-learn. Классификация, регрессия, Computer Vision (CNN/YOLO), NLP (Transformers), кластеризация, Deep Learning (GAN).

от 4000 грн Срок от 7 дней

Заказать в Telegram Форма заказа

Направления Machine Learning

Классификация

Random Forest, SVM, XGBoost, LightGBM, нейронные сети. Бинарная и мультиклассовая классификация изображений, текста, табличных данных

от 4000 грн

Регрессия и прогнозирование

Линейная и полиномиальная регрессия, временные ряды (ARIMA, LSTM, Prophet), прогнозирование цен, спроса, погоды

от 4000 грн

Computer Vision

CNN (ResNet, EfficientNet), YOLO v8 детекция объектов, сегментация, распознавание лиц, медицинских снимков

от 5000 грн

NLP – обработка текста

Сентимент анализ, NER, генерация текста, чат-боты. BERT, GPT, Transformers, word2vec, TF-IDF

от 5000 грн

Кластеризация

K-means, DBSCAN, иерархическая кластеризация, анализ клиентов, сегментация рынка, аномалии

от 3500 грн

Deep Learning

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

от 6000 грн

Типичный pipeline ML-проекта

Каждый наш ML-проект проходит полный цикл от сбора данных до оценки модели. Вот как это выглядит:

Сбор данных

Kaggle, UCI Repository, Hugging Face Datasets, web scraping (BeautifulSoup, Selenium), API, парсинг соцсетей. Создаем или находим идеальный датасет для вашей задачи.

EDA и препроцессинг

Exploratory Data Analysis: распределения, корреляции, выбросы. Очистка данных, обработка пропусков, кодирование категорий (OneHot, Label), нормализация, feature engineering.

Выбор модели

Сравнение алгоритмов: от простых (Logistic Regression) до сложных (XGBoost, Neural Networks). Cross-validation, GridSearchCV, подбор гиперпараметров для оптимального результата.

Обучение модели

Train/validation/test split, обучение с early stopping, регуляризация (L1, L2, Dropout), batch normalization. GPU-ускорение через Google Colab или Kaggle Notebooks.

Оценка качества

Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUC, Confusion Matrix для классификации. MSE, RMSE, MAE, R2 для регрессии. Все графики в matplotlib и seaborn.

Документация

Jupyter Notebooks из Markdown-объяснениями каждого шага. Сохраненная модель (.h5, .pkl, .pt). README, requirements.txt, графики и выводы для курсовой/дипломной.

Пример кода: классификация CNN

Ниже типичный пример сверточной нейронной сети (CNN) для классификации изображений. Такой код является основой для курсовых с Computer Vision.

Что включает этот проект:

Загрузка и аугментация датасета
Строительство архитектуры CNN
Обучение с early stopping
Графики loss и accuracy
Confusion matrix и classification report
Сохранение и загрузка модели

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)

Как мы работаем

Вы отправляете ТС

Тема, тип задачи (классификация, NLP, CV), требования к модели, дедлайн

Мы оцениваем

Подбираем датасет, обсуждаем архитектуру модели. Оценка бесплатная!

Выполняем

EDA, препроцессинг, обучение модели, оценка качества, визуализация результатов

Демонстрация

Показываем Jupyter Notebook по результатам. Вы платите только после этого!

Что вы получаете

Jupyter Notebooks с подробными пояснениями
Датасет и полный препроцессинг данных
Обученная модель (.h5, .pkl, .pt файл)
Визуализация: графики, confusion matrix, ROC

Метрики качества: accuracy, F1, precision, recall
requirements.txt и README с инструкцией
Бесплатные правки к защите
Объяснение кода и алгоритмов защиты

Отзывы о ML проекты

"Курсовая по классификации изображений - CNN на PyTorch, датасет из Kaggle, accuracy 94%. Jupyter Notebook с пояснениями каждого слоя. Преподаватель был поражен визуализациями!"

Алексей М.

КПИ, Киев

"Дипломная с NLP сентимент-анализа отзывов - BERT fine-tuning, F1-score 0.91. Полный pipeline от сбора данных до веб-интерфейса на Streamlit. Защитился отлично!"

София К.

КНУ, Киев

"Прогнозирование временных рядов LSTM — предсказание курса акций. Данные с Yahoo Finance, сравнение ARIMA vs LSTM vs Prophet. Подробный анализ и красивые графики!"

Денис П.

ХНУРЭ, Харьков

Все отзывы

Часто задаваемые вопросы о ML проектах

Оба фреймворка мощные и широко используются.PyTorchпопулярнее в академической среде благодаря динамическим вычислительным графам, Pythonic API и удобному дебагу.TensorFlow с Kerasлучший для продакшн-деплоя и мобильных устройств (TF Lite). Мы работаем с обоими – выбираем в зависимости от требований вашего университета.

Да! Мы подбираем открытые датасеты сKaggle, UCI ML Repository, Hugging Face Datasetsили создаем собственные через web scraping и аугментацию данных. Датасет, препроцессинг и разделение на train/validation/test входят в стоимость проекта. Если у вас есть свои данные – работаем с ними.

Да, для Deep Learning проектов (CNN, RNN, Transformers) мы используемGPU через Google Colab Pro, Kaggle Notebooks с бесплатным GPU или собственные NVIDIA GPU. Для классического ML (scikit-learn: Random Forest, SVM, XGBoost) GPU не требуется – все эффективно работает на CPU.

В зависимости от задачи:Accuracy, Precision, Recall, F1-score, ROC-AUCдля классификации;MSE, RMSE, MAE, R²для регрессии;Silhouette Score, Davies-Bouldin Indexдля кластеризации Все метрики визуализируем: confusion matrix, ROC-кривая, learning curves, feature importance.

Да, весь код оформлен вJupyter Notebooksс Markdown – объяснениями каждого этапа: загрузка данных, EDA (Exploratory Data Analysis), препроцессинг, обучение модели, оценка качества. Это стандарт для проектов ML во всех украинских и европейских университетах.

Да! Мы работаем сHugging Face Transformers: BERT для классификации текста, GPT для генерации, T5 для translation, ViT для классификации изображений. Fine-tuning pre-trained моделей, transfer learning, prompt engineering – все это доступно для курсовых и дипломных работ.

Да, мы работаем с клиентами на разных языках. Можнос документацией и комментариями на любом языке — украинском, русском или английском.