Подготовьте прототип модели машинного обучения для «Цифры». Компания разрабатывает решения для эффективной работы промышленных предприятий. Модель должна предсказать коэффициент восстановления золота из золотосодержащей руды. В вашем распоряжении данные с параметрами добычи и очистки. Модель поможет оптимизировать производство, чтобы не запускать предприятие с убыточными характеристиками.

• Подготовить данные;
• Провести исследовательский анализ данных;
• Построить и обучить модель.

Вам нужно защитить данные клиентов страховой компании «Хоть потоп». Разработайте такой метод преобразования данных, чтобы по ним было сложно восстановить персональную информацию. Обоснуйте корректность его работы. Нужно защитить данные, чтобы при преобразовании качество моделей машинного обучения не ухудшилось. Подбирать наилучшую модель не требуется.

• Загрузите и изучите данные;
• Ответьте на вопрос и обоснуйте решение. Признаки умножают на обратимую матрицу. Изменится ли качество линейной регрессии? (Её можно обучить заново.) a. Изменится. Приведите примеры матриц. b. Не изменится. Укажите, как связаны параметры линейной регрессии в исходной задаче и в преобразованной.
• Предложите алгоритм преобразования данных для решения задачи. Обоснуйте, почему качество линейной регрессии не поменяется.
• Запрограммируйте этот алгоритм, применив матричные операции. Проверьте, что качество линейной регрессии из sklearn не отличается до и после преобразования. Примените метрику R2.

Сервис по продаже автомобилей с пробегом «Не бит, не крашен» разрабатывает приложение для привлечения новых клиентов. В нём можно быстро узнать рыночную стоимость своего автомобиля. В вашем распоряжении исторические данные: технические характеристики, комплектации и цены автомобилей. Вам нужно построить модель для определения стоимости. Заказчику важны:

• качество предсказания;
• скорость предсказания;
• время обучения.

• Загрузите и подготовьте данные.
• Обучите разные модели. Для каждой попробуйте различные гиперпараметры.
• Проанализируйте скорость работы и качество моделей.

Интернет-магазин «Викишоп» запускает новый сервис. Теперь пользователи могут редактировать и дополнять описания товаров, как в вики-сообществах. То есть клиенты предлагают свои правки и комментируют изменения других. Магазину нужен инструмент, который будет искать токсичные комментарии и отправлять их на модерацию. Обучите модель классифицировать комментарии на позитивные и негативные. В вашем распоряжении набор данных с разметкой о токсичности правок. Постройте модель со значением метрики качества F1 не меньше 0.75.

В любом случае алгоритм решения выглядит так:

• Загрузите и подготовьте данные;
• Обучите разные модели,добейтесь метрики F1 не ниже 0.75;
• Сделайте выводы.