Dataset econometrics olstrabajos

Tengo un dataset con imágenes que esta dividido en dos carpetas. images: imágenes de la hojas de arroz en formato jpg, JPG, jpeg. labels: achivos .txt con etiquetas de las enfermedades de hojas de arroz. Deseo desarrollar un código para google colab de tal manera que implemente faster-RCNN, incluye todas las etapas del código, y mostrar los resultados del entrenamiento precisión, recall, f1 score.

Flujo 1 - Descarga y actualización del archivo 1: Este flujo se inicia cuando llega un nuevo archivo en Outlook. Utiliza el disparador "Cuando un nuevo correo electrónico llega" para detectar el correo que contiene el archivo. Agrega una acción para descargar el archivo adjunto en una carpeta de OneDrive. Configura una acción para actualizar el dataset del archivo 1 basado en el contenido del archivo descargado. Flujo 2 - Actualización del archivo 2: Este flujo se activa cuando el archivo 1 se actualiza con éxito. Utiliza un disparador que detecte la actualización del archivo 1. Agrega una acción para actualizar el archivo 2 en función de los cambios en el archivo 1. Flujo 3 - Actualización del archivo...

We are embarking on a fascinating project in the field of Artificial Intelligence and we need your expertise in image labeling. Project: Development of a DataSet oriented to AI model training. Goal: Accurately label the outline of lenses in images of people wearing glasses. Quantities: Approximately 5,000 - 10,000 images. Detailed Description: We are looking for a meticulous professional with an eye for detail who can help us accurately label the outline of eyeglass lenses in images of individuals. This dataset will be crucial to train an Artificial Intelligence model specialized in identifying and analyzing eyeglasses in images of people. Requirements: Previous experience in image labeling, preferably in projects related to object identification in photographs of peopl...

Crear datasets y entrenarlo con vídeos que proporcionaré para la detección de un balón

...contener al menos un parámetro. Gráficos simples y avanzados: debe contener al menos 6 gráficos en total Solapas: Portada Documentación Solapas con gráficos: mínimo 2 PORTADA: Título del tablero Logo que haga referencia a la temática (opcional) Fecha y hora de la útima actualización (opcional) Nombre del estudiante Objetivo del tablero Usuario al que va dirigido DOCUMENTACIÓN Breve descripción del dataset: origen, unidad de análisis, información con la que cuenta, descripción de relación entre tablas en caso de haberlo realizado Glosario de variables y conceptos que aparecen en el tablero (en caso de ser necesario) Descripción de los campos calculados, conjunt...

Desarrollar una red neuronal recurrente en python, para predecir el porcentaje de uso futuro de la CPU. -Se debe entrenar con un dataset de historicos de CPU el cual se puede descargar de internet -El algoritmo debe retornar el porcentaje de uso futuro de CPU y la probabilidad de que el dato sea correcto. -El dato de entrada es el porcentaje de uso de CPU actual, cada cierto tiempo (periódicamente se envía el dato de uso de CPU) -Se debe exponer en servicio rest -Retornar probabilidad y predicción (¿cual va a ser el uso de la cpu en un tiempo T futuro fijo (parametrizable)) -Hacer pruebas de carga de cpu varias veces. Ingresar el usu de cpu al servicio. Verificar que al pasar el tiempo T el uso de la CPU fue el predecido. Realizar varias veces la prueb...

Entrenar YOLO v7 con dataset personalizado

Desarrollar una red neuronal recurrente en python, para predecir el porcentaje de uso futuro de la CPU. -Se debe entrenar con un dataset de historicos de CPU el cual se puede descargar de internet -El algoritmo debe retornar el porcentaje de uso futuro de CPU y la probabilidad de que el dato sea correcto. -El dato de entrada es el porcentaje de uso de CPU actual, cada cierto tiempo (periódicamente se envía el dato de uso de CPU) -Se debe entregar el código fuente. -Se debe brindar asesoría sobre el funcionamiento del código y su uso.

...of your choice. o After all points have been generated, the “generate point” function calls a “sort and count” function. o The “sort and count” function checks in which quadrants the points fall: north-west, north-east, south-west or south-east of your central coordinate. o The sum of points for each quadrant are displayed on the website. and the other task Explore the data o Access the JSON dataset from Movebank that is returned from this REST URL: vidual_local_identifiers=4262-84830876&individual_local_identifiers=1163- 1163&individual_local_identifiers=2131-2131&sensor_type=gps o explore the data with your browser and answer the following questions: o The tracks of which species are the recorded in this file? o

Es un proyecto de machine learning que consiste en hacer una aplicacion de regresion con algoritmos predictivos para estimar una variable target, a partir de un dataset. Adjunto el enunciado con las intrucciones para el proyecto, la plantilla (propuesta) y el dataset que hay que utilizar.

debemos realizar un algortimo de clasificación con el dataset que tenemos adjudicado

Este es el ejercicio es sobre inteligencia artificial adjunto el dataset y el lenguaje de programación es python. Se necesita hasta el 12 de diciembre.

Se trata de detectar automáticamente la localización de cabezas de personas en una imagen. Yolov5x con entrenamiento de las últimas capas para detectar cabezas. Los dataset de entrenamiento será necesario utilizar los open source. Salida del proyecto: - Modelo entrenado. - Código para reentrenamiento. - Conseguir performance: Se evaluará con un dataset de 1000 imágenes personales (se compartirán algunas a modo de ejemplo pero no serán exactamente las de validación final). Accuracy mayor del 95%.

Tengo un dataset de imagenes en RGB. Son mapas NDVI. Se debe aplicar almenos 2 algoritmos de sementación de imagenes para comparar su desempeño. Insumos: * Dataset de imagenes NDVI Se debe entregar: * Modelo1 de segmentado de imágenes * Modelo2 de segmentado de imágenes. * Código de cada modelo, comentado y documentado

Se requiere el desarrollo de tres programas, cada uno basado en una arquitectura distinta: FASTER R-CNN, YOLOv4, Single Shot MultiBox Detector. A cada programa se le pasará un dataset de imágenes de baches y se requiere que los resultados sean visualizados en una matriz de confusión, también se tiene que visualizar cual es el mean average precision(mAP) durante el proceso de entrenamiento y durante el testing. Cada programa entregado tiene que ser capaz de recibir una cantidad X de imágenes y preguntarte cuantas usarás para entrenar, cuantas para validar y cuántas para el testeo. También se podrá modificar cuál será el porcentaje del intersection over Union(IoU) aceptado.

Hola Jahanzeb N., observé tu perfil y me gustaría ofrecerte mi proyecto. Podemos conversar por chat acerca de los detalles.

This is the project of your lectures about artificial Intelligence. the followin tasks are required: Please get in context with the paper reading: (18)30154-5 Download the dataset Propose your own image processing method to make slower the computational cost of the analysis for the CNN Implement and propose your own CNN architecture. Choose an optimizer and explain why you chose that Display the performance measures.

Necesito un script en python que me genere un .xlsx o .csv agregando unas columnas y un orden especifico, teniendo en cuenta una condicion. En el archivo que adjunto se encuentra la información. La hoja "origin" es el dataset y la hoja "sheet2" es el output que estamos necesitando. Espero que se entienda el requerimiento, por cualquier duda, lo podemos conversar.

Actividades a realizar Carga los datos. Realiza una inspección por variables de la distribución de aprobación de crédito en función de cada atributo visualmente. Realiza las observaciones pertinentes. ¿ Qué variables son mejores para separar los datos? Prepara el dataset convenientemente e imputa los valores faltantes usando la librería missForest Divide el dataset tomando las primeras 590 instancias como train y las últimas 100 como test. Entrena un modelo de regresión logística con regularización Ridge y Lasso en train seleccionando el que mejor AUC tenga. Da las métricas en test. Aporta los log odds de las variables predictoras sobre la variable objetivo. Si por cada verdadero positi...

Tengo una tarea de análisis de datos R Studio. Quiero analizar un dataset de un historico de resultado de loteria y hacer un calculo predictivo de loa resultados mas problables dw loa siguientes sorteos. El programa es R studio.

Se requiere crear un cubo desde una fuente de datos que esta en SQL Server. Ejemplo

Busco programador con conocimientos en Pyhton para desarrollo pequeño y explicativo con COCALC EJercicios Varios dentro de ellos Ejercicio de Regresion Lienal con un DataSet Pequeño. Mas detalles por interno.

...desarrollar utilizando lenguajes .NET (Visual Basic .NET y C #). ES es un módulo que permite la interoperabilidad entre los módulos del producto y con aplicaciones de terceros a través de la tecnología RESTful. El proyecto involucra 70 métodos web. Veinte (20) deben desarrollarse desde cero en Visual Basic .NET utilizando .NET Framework 4.0. Se deben reelaborar diez métodos para cambiar de .NET DataSet a un DataType común o una lista de DataTypes. Por último, el proyecto implica la prueba de los 70 métodos, incluidos los 40 que experimentarán solo el cambio de tecnología WCF a REST. Actualmente estamos proporcionando un SRS en español, pero lo estaremos traduciendo completamente al ingl&eacu...

A partir de ficheros en formato .CSV. Necesitamos crear una macron en VB para Excel para generar informes. Se deben establecer relaciones entre distintos ficheros con PowerQuery y automatizar la manipulación de los datos para crear un nuevo DataSet. Buscamos a alguien con experiencia en la creación de macros y que pueda generar los informes de forma autónoma. Se pasará un documento funcional del trabajo y se realizará un seguimiento vía Skype. Se trabajará en modalidad proyecto cerrado por informe. Hay que generar unos 60 informes. Toda la documentación funcional se entregara en español. Es imprescindible saber castellano.

Se necesita programador con experiencia en entornos BIGDATA en concreto en arquitectura Hadoop para el análisis de un dataset de Twitter. Para ello se deberá extraer de este data set los tweets más influyentes del mismo mediante una arquitectura hadoop - map - reduce. El resto de especificaciones y data set se adjuntarán mediante fichero una vez aceptado el proyecto.

Se requieren desarrolladores con conocimientos en Tensor Flow / Keras para desarrollar una red neuronal para el tratamiento de una base de datos de imágenes. Además en la segunda parte del proyecto se deberá desarrollar una arquitectura bigdata para la clasificación de un dataset en streaming mediante Spark y Hadoop.

...clasificación automática de datos para lo que necesitamos comparar los resultados con algún algoritmo de referencia. Los datos vienen como 1250 entradas + 250 entradas para test cada una con 338 características (de las cuales habría que seleccionar las 50 características de más relevancia para la clasificación) etiquetados en 13 categorias. Aún no tenemos los datos definitivos por lo que se proveeria un dataset de datos simulados por lo que es muy importante que el código desarrollado se pueda correr nuevamente con los datos finales para generar la salida real. Los algoritmos a implementar serían un arbol de clasificación, y un perceptron multicapa. La entrada de los datos se realizará en ...

...desarrollando un estudio de clasificación automática de datos para lo que necesitamos comparar los resultados con algún algoritmo de referencia. Los datos vienen como 1000 entradas de 338 características (de las cuales habría que seleccionar las 50 características de más relevancia para la clasificación) etiquetados en 13 categorias. Aún no tenemos los datos definitivos por lo que se proveeria un dataset de datos simulados por lo que es muy importante que el código desarrollado se pueda correr nuevamente con los datos finales para generar la salida real. Los algoritmos a implementar serían un arbol de clasificación, y un perceptron multicapa. La entrada de los datos se realizará en formato...

Quisiera integrar las hojas de cálculo de google sheets con python (utilizo spyder de anaconda) he tratado sola pero no he logrado encontrar la solución. Mi objetivo es que se sincronice con las hojas de cálculo y pueda utilizarla para previamente hacer modelos predictivos en python, lo único que me hace falta es cargar la hoja y reconocerla como "dataset".

Buscamos un freelancer que debe crear un pequeño tutorial de una herramienta de clustering (CLUTO de ). Lo que se quiere es realizar un análisis de la herramienta en si, los diferentes algoritmos que implementa, sus distintas opciones y su rendimiento con algunos de los dataset de los que están disponibles en la propia web del proyecto. El freelancer deberá: 1) Realizar la ejecución de las pruebas con las diferentes parametrizaciones haciendo uso de las diferentes opciones y algoritmos implementados por CLUTO. 2) Elaborar una pequeña memoria de aprox 10 pags presentando los resultados y la descripción básica de los algoritmos que utiliza. Si ya conoces la herramienta esto no debería llevar mas de 6-7 horas de t...

<ul><li>Buscamos Programadores en R. R para el Sector Energetico, un lenguaje de programación pensando para manipular dataset, implementar modelos de regresión, clasificación, etc.</li></ul>Tareas<br /><br />Las funciones o tareas a realizar son las propias de un programador en esté caso con el lenguaje R, entre las funciones destacaría:<ul><li>Implementar modelos de regresión,</li><li>Clasificación.</li><li>Manupulación de dataset</li><li>Programación y desarrollo.</li></ul>

Utilizar Weka para realizar selección y filtrado de atributos sobre un dataset y posteriormente aplicar un método clasificador (perceptron multicapa) a la clasificación de un conjunto de datos que se proporcionan en dos subclases. El ejercicio utiliza snns para validar diferentes parametrizaciones (esto también se puede hacer en R, Java o cualquier otra librería). Realizar un pequeño informe con formato de paper científico de aprox 5pags resumiendo brevemente 1) El algoritmo perceptrón, bases, implementación e ideoniedad del método para los datos dados. 2) Experimentación con la parametrización realizada (numero de entradas, numero salidas, unidades en la capa oculta), 3) Comentar los resultados...

Neceisto estimar dos regresiones lineales por MCO-OLS en Gretl o Eviews preferiblemente (podría aceptar otro programa según cual sea). Se trata de dos modelos con 11 variables explicativas. Habría que hacer las regresiones con las mismas variables explicativas y solo cambiando la variable dependiente. Yo proporcionaría todos los datos necesarios listos para meter en el programa. Necesito también, además de los resutlados que salen al hacer las regresiones (la salida que normalmente saca Gretl o eview), el análisis de estadísticos (matriz de correlación). Es fundamental que los modelos sean validos (que cumplan todos los supuestos de un modelo de regresión como la heterocedasticidad).

Crear una aplicación para iphone capaz de: 1. Capturar cuestionarios en campo y enviar dataset via webservice a un servidor central re recepcion de información. 2. Digitalizar imagenes de documentos (funcionalidad de fotografía, aplanado, enderezado y optimizado de la imagen (similar a jotnotPro)) para capturar documentos, reducir el temano para optimizar el uso de datos y enviarlos a través de un webservice. 3. Recibir de parte del webservice la confirmación y numero de folio de recepción de la información. 4. Poder consultar con los folios recibidos los diferentes estatus de cada uno de ellos.

Hacer todos los pasos que están establecidos en los siguientes archivos , todo en inglés , con las paginas que sean necesarias pero sin pasarse.

as discussed ...............................................................................................................

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I'm seeking a digital signal processing expert who can help me with filtering and enhancing biomedical signals. Ideal Skills: - Strong grasp of digital signal processing principles - Experience with Python, and specifically in the context of signal processing - Prior work with biomedical signa...processing expert who can help me with filtering and enhancing biomedical signals. Ideal Skills: - Strong grasp of digital signal processing principles - Experience with Python, and specifically in the context of signal processing - Prior work with biomedical signals is a significant advantage Your tasks would include: only add an SNR or MSE to the result for 4 filters i already do it ecg signal dataset Please share your experience and approach towards similar projects in your propo...

I'm in need of a freelancer with strong Python skills. I require a time series forecast for my Twitter dataset. The forecast should be for 1, 3, and 7 days ahead. The key deliverable is 3 dynamic dashboards that display this forecast in real-time. Key Points to Note: - **Programming Language**: Python - **Time Series Forecasting**: The freelancer is expected to have a solid understanding of time series forecasting methods. The deliverables should include 2 Neural Network and 2 autoregressive models (ARIMA, SARIMA etc…). The validation should demonstrate each model performance. - **Dynamic Dashboard**: I'm looking for a dashboard that's dynamic and interactive. It should display the forecast for the Twitter data using a visually appealing interface. - **Real-ti...

I need a skilled data analyst proficient in R to perform an in-depth statistical analysis on a large dataset of more than 10,000 records. The main objective is to conduct thorough statistical analysis rather than predictive modeling or data visualization. Key Requirements: - Proven experience and expertise in R programming. - Ability to apply a wide range of statistical techniques including: - Descriptive - Logistics - Bivariate - Univariate - Multivariate - Multidimensional Ideal Candidate: - Proficient in handling large datasets. - Experienced with statistical analysis on a similar scale. - Strong understanding of various statistical techniques. - Ability to present the results in a clear and comprehensible manner.

Need to prepare dashboard, i have dataset and clear instructions

I'm looking for an experienced data analyst, proficient in using SPSS Software, to perform an incisive statistical analysis of a dataset. The key objective is to investigate the relationships between various variables which include age, gender, income, education level, employment status, marital status, geographic location, ethnic background, health conditions and more. The successful candidate is required to: - Analyze the data set and identify patterns and trends. - Conduct a comprehensive revision of the data set, flagging any inaccuracies. - Create relevant tables and SPSS output for visualization. - Provide a brief overview with major findings as a bullet point summary. Ideal freelancers will have: - Proficiency in SPSS - Strong statistical analysis skills - Keen atte...

I'm seeking an experienced Python programmer to design a program that analyzes the data from 7-8 spreadsheets and generates a discrepancy report. The project will require: - Strong proficiency in Python - Expertise in data visualization - Ability to compare categories within a large dataset - Comprehension of CSV format Specifically, the core functions of this Python program should include: - Analyzing spreadsheet data - Comparing various categories - Visualizing these comparisons to spot discrepancies - Exporting the results in CSV file format Ideal candidates should have extensive programming experience, particularly in the field of data analysis, and be able to demonstrate a solid understanding of data visualization techniques. They should also be familiar with han...

...application. The core of this project will be to implement an LSTM (Long Short-Term Memory) neural network that utilizes techniques like Fourier transform among other signal processing methods to generate buy and sell signals based on historical cryptocurrency data. Key Project Requirements: - Data Handling: The application should be able to import and use cryptocurrency data from this Kaggle dataset: Binance Full History. - Signal Processing: Integrate Fourier transform and other signal processing techniques to analyze the data. - Model Implementation: Develop and train the LSTM neural network model to predict potential buy and sell points. - User Interface: Design a user-friendly GUI that displays graphs, essential text-based information, and allows users to easily switch dat...

I am seeking a Machine Learning engineer with proficiency in Python. You should be able to apply your skills to solve a classification problem with a text dataset. Key Responsibilities: - Develop and implement a suitable ML model for the text classification problem - Conduct detailed data analysis and preprocessing Ideal Skills & Experience: - Extensive Python programming experience - Wide understanding and experience in Machine Learning, specifically in classification problems - Experience in working with text datasets - Familiarity with popular Python libraries used in ML such as scikit-learn, pandas, and numpy If you have a strong grasp of Machine Learning techniques, particularly in text classification using Python, then this is for you!

I'm seeking intermediate level big data engineers who can tackle essential tasks within the domain. The ideal candidate for this project should be able to: - Perform data analysis: This includes understanding, interpreting, and presenting data to inform decision-making. - Manage data integration: The candidate should be capable of combining data from various sources to create a cohesive dataset. - Develop data visualization: The engineers will need to create meaningful and understandable visual representations of the analyzed data. The necessary skills for this role are: - Proficient in Python: The candidate should be well-versed in Python programming language to work with our system. - Knowledge of Hadoop: Experience with Hadoop is a must for this position to handle the dat...

...sales data with weekly remittances over a span of 2.5 years in Excel. This requires merging multiple remittance files into one cohesive dataset, and then cross-referencing the sales data with the remittance data using a unique identifier (e.g., order number). The goal is to ensure that each sale corresponds to an accurate payout in the remittance, identifying any discrepancies or missing payments. Project Tasks: Data Collection: Gather all sales data and remittance files spanning 2.5 years. Ensure each dataset includes a unique identifier (e.g., order number) for matching. Data Merging: Consolidate all remittance files into one master remittance dataset. Arrange the data in a structured format for ease of analysis. Data Reconciliation: Compare the sales data wit...

i want to make chatbot, now i'm using naive bayes but accuracy score is 0. i don't know how to fix it. i have dataset question and answer arround 190 row. need cheap price.

I'm currently in need of an individual who is a proficient user of SPSS software and can assist me in some data analysis. Specifically, looking for those skilled in descriptive statistics. Details of the project include: - You must possess your own SPSS software. - I have a dataset that needs analysis. - I require help in deriving Mean, Median, and Mode from my dataset. The ideal candidate would have extensive experience with SPSS and be able to confidently execute accurate descriptive statistics. With a small number of questions at hand, direct and comprehensive responses are appreciated. Please bid if you can assist me efficiently and accurately with these SPSS solutions.

I'm seeking a skilled professional to perform predictive analytics on a small dataset (less than 1GB) using Spark on the AWS EMR Cloud Platform. Specifically, I need assistance in setting up an EMR cluster and doing a Spark job on it. Your expertise should include: - Experienced knowledge in AWS services, including EC2, S3, and especially EMR. - Proficiency in handling Spark Jobs and understanding its complexities. - Prior experience in predictive analytics. Please underscore your relevant jobs and mention how you managed similar challenges on this project.