Задание Машинного обучения

Необходимо выявить проблему, связанную с задачей ML, и решить ее. Для решения необходимо использовать Python 3 и IDE Jupyter Notebook, предоставить исходный код в формате .ipynb.

Описание этапов работы по шагам:

1. Объяснение проблемы. Проблема должна быть реальной (может быть не очень актуальной), измеримой (описать, в какой момент она считается решенной). Необходимо пояснение как модель ML позволит решить проблему. Предоставить метрики качества для оценки успешности модели.
2. Поиск данных, необходимых для обучения модели ML. Объяснение почему эти данные подходят (в двух словах).
3. Преобразование данных из вида А в вид Б. Описание зачем преобразовывалось.
4. Обучение моделей нескольких моделей, условно А, Б, В. Описание моделей.
5. Настройка их параметров и сравнение их качества. Описание почему выбран тот или иной способ оценки работы нейросети.
6. Выводы о возможности решения реальной поставленной проблемы, одной из полученных моделей. Описание как такая модель может применяться для решения (помощи в решении) проблемы, почему она может применяться.

Все описание можно приводить в заметках в .ipynb файле исходного кода.