Техническое задание: Разработка и оптимизация ML-модели

Цель проекта - создать или значительно улучшить модель машинного обучения, чтобы целевая метрика (например, точность, F1-мера) превысила порог в 90%.

Что предоставляется

• Датасет для обучения и валидации модели.
• Базовый код (бейзлайн) для старта работы.

Задачи для исполнителя

• Проанализировать предоставленные данные и бейзлайн.
• Выбрать и применить оптимальные методы машинного обучения для решения задачи.
• Провести необходимую предобработку данных, feature engineering, настройку гиперпараметров.
• Обучить модель, добившись стабильного результата с метрикой 90% и выше.
• Предоставить код, обученную модель и краткий отчет о проделанной работе (подход, использованные методы, итоговые метрики).

Требования к реализации

• Способ реализации (библиотеки, фреймворки, архитектура модели) остается на усмотрение исполнителя, если иное не оговорено дополнительно.
• Код должен быть читаемым и сопровождаемым, с комментариями.
• Важна воспроизводимость результата.

Готовы обсудить детали и сроки с исполнителем, который предложит профессиональный подход.