Техническое задание: Прогнозная модель для контактного центра

Необходимо разработать модель машинного обучения, которая на основе предоставленных данных будет классифицировать клиентов и прогнозировать, обратится ли конкретный человек в контактный центр.

Ключевые цели

  • Построить модель бинарной классификации.
  • Достичь значения метрики ROC AUC выше 0.97 на тестовых данных.
  • Работа ведется в рамках соревнования на платформе Kaggle.

Требования к реализации

  • Анализ и подготовка предоставленного датасета.
  • Выбор и настройка алгоритма машинного обучения (например, градиентный бустинг, нейронные сети и т.д.).
  • Валидация модели и тонкая настройка гиперпараметров для достижения целевой метрики.
  • Подготовка файла с прогнозами для отправки на платформу.

Контекст

Задание является практической частью учебного курса по машинному обучению. Все необходимые данные и описание будут предоставлены.

Создание коротких видеороликов в премиум-эстетике с помощью ИИ

Требуется разработать серию коротких видеороликов в стилистике премиального наращивания волос, женской силы и драматизма. Основная концепция - матриархат, власть и эстетика длины с использованием slow-motion и современного визуального стиля.