TGViewer
MLinside - школа ML MLinside - школа ML @ml_inside · 4.05K subscribers
Post #579 1.1K
Учимся на практике: решаем реальные ML-задачки

Это рубрика #петпроект_MLinside и тут мы публикуем задачи из реальных (ну или почти реальных) проектов, чтобы лучше запомнить теорию. Плюс, упоминание об этом можно включить в портфолио, что определенно поможет вам на собеседованиях.

Семнадцатая задача

Что нужно сделать:

Определить самых успешных игроков и колледжи где чаще всего появляются успешные игроки и посмотреть как это менялось с временем, сделать модель для предсказания рейтинга игрока

Как можно сделать:
▪️Сделать модель предсказания рейтинга игрока, посмотреть на каких местах по важности у модели рост и вес;
▪️Определить самые перспективные колледжи для поступления школьнику который хочет выступать в NBA;
▪️Определить по 3 самых успешных игрока для каждого года рождения, посчитать их зарплату, узнать для какого года рождения сумма зарплаты топ 3 самая большая.

Данные можно взять на Kaggle

Пример ноутбука (с случайными пропусками строк)

Готовы попробовать? Делитесь своими результатами в комментариях. А другие посты этой рубрики можно посмотреть по тэгу: #петпроект_MLinside
  • ❤ 7
More from @ml_inside
  1. Sep 20, 2026Post #584
  2. Sep 20, 2026Общий аттеншн, на связи рубрика «ML в реальной жизни» и у нас шестая задача Мы продолжаем…
  3. Sep 19, 2026Александр Поваров — золотой медалист международной олимпиады школьников по искусственному…
  4. Sep 17, 2026Из аналитики и разработки в ML + куда расти дальше Я хорошо помню, как DSом мучался выборо…
  5. Sep 12, 2026Модель стала точнее на 1% – значит, система стала лучше? В реальном ML-проекте более точна…
  6. Sep 10, 2026Хорошее решение – не обязательно идеальное В System Design почти никогда не бывает вариант…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →