| Классификация комментариев (ML_NN_for_text_data) |
Ускорить модерацию комментариев в сообществе, автоматизировав оценку их токсичности. Обучить модель классифицировать комментарии на позитивные и негативные. |
CatBoost, LightGBM, NLTK, Pandas, re, Torch, Transformers, Hyperopt, NumPy, sklearn, машинное обучение |
| Прогнозирование заказов такси (ML_Time_Series.Taxi_service_predictions) |
Компания собрала исторические данные о заказах такси в аэропортах. Чтобы привлекать больше водителей в период пиковой нагрузки, нужно спрогнозировать количество заказов такси на следующий час. Необходимо построить модель для такого предсказания. |
CatBoost, LightGBM, Seaborn, Matplotlib, Pandas, StatsModels, math, scipy, numpy, hyperopt, sklearn, машинное обучение |
| Создание регрессионной модели для предсказания температуры сплава (ML_Temperature_prediction) |
Металлургический комбинат решает оптимизировать свои производственные расходы и уменьшить потребление энергии при обработке стали. Данная задача может быть решена путем использования модели, предсказывающей температуру стали от ряда параметров. Необходимо построить модель. |
Matplotlib, Pandas, Seaborn, Math, os, NumPy, SkLearn, LightGBM, HyperOpt, машинное обучение |
| Подготовка прототипа модели для металлообрабатывающего предприятия (ML_Predict gold_recovery_coeff) |
Разработка модели, предсказывающей коэффициент восстановления золота из золотосодержащей руды по параметрам исходного сырья. |
Matplotlib, Pandas, Seaborn, Math, NumPy, SkLearn, Statsmodels, SciPy, Re, машинное обучение |
| Предсказание цены автомобиля (ML_Car_price_prediction) |
Обучить модель для определения рыночной стоимости подержанного автомобиля по данным, заведенным пользователем при создании анкеты автомобиля |
CatBoost, LightGBM, Pandas, Seaborn, Re, NumPy, SkLearn, машинное обучение |