raalab / yp-data-science

YP Data Science

Проекты выполненные при обучении на курсе "Специалист по Data Science" на Яндекс-Практикум
Номер проекта соответствует хронологическому порядку его выполнения.
От более ранних, начальных проектов, к более поздним.

СОДЕРЖАНИЕ

ds-08-oilwell-bootstrap
Выбор локации для скважины
Есть данные о пробах нефти в трёх регионах: в каждом 10 000 месторождений, где измерили качество нефти и объём её запасов. Построена модель машинного обучения, которая определяет регион, где добыча принесёт наибольшую прибыль. Анализ возможной прибыли и рисков выполнен техникой Bootstrap.

ds-11-auto-boosting
Оценка стоимости автомобиля
Построение модели предсказания цены автомобиля для сервиса по продаже автомобилей с пробегом. Сравнение моделей LightGBM, CatBoost

ds-12-time
Прогнозирование заказов такси
Прогнозирование количество заказов такси на следующий час на основе исторических данных. Создание дополнительных признаков. Для прогнозирования использованы модели линейной регрессии, LightGBM и Хольта-Винтерса.

ds-13-toxic-bert
Проект для «Викишоп» BERT
Разработка инструмента поиска токсичных комментариев в интернет-магазине для отправки на модерацию.
Использованы разные технологии обработки текста: **TFIDF, BERT. Инструментарий nltk, sklearn, torch, transformers.

ds-15-keras Определения возраста по фотографии Определение возраста людей по образцам цветных изображений размером 114x114 пикселей.
Образцы данных взяты взяты с сайта ChaLearn Looking at People.
В работе использована сверточная нейросеть ResNet50 из библиотеки tensorflow.Keras