У міні-проекті Ви використовуватимете методи машинного навчання. У Вас буде значна свобода дій, але проект повинен охоплювати більшість аспектів використовуваних методів (supervised vs unsupervised learning; classification: Naive Bayes, logistic regression, nearest neighbours, decision trees, neural networks; linear and nonlinear regression). Це буде включати:- Вивчення відповідної літератури для розуміння того, що було зроблено раніше (через пошук в інтернеті) та проведення аналізу даних та визначення дослідницьких питань;- Вибір методів машинного навчання, які можуть добре підійти для вирішення завдання, на основі попередніх кроків (якщо метою є класифікація);- Оцінку та опис результатів обраних методів.Зверніть увагу, що від Вас не очікується перевершення наявних методів. Важливо, щоб підходи, що використовуються, були релевантними, коректними і чітко описаними у звіті. Бажаний опис можливих причин відмінностей порівняно з іншими, більш сучасними, підходами.Необхідно надати чистий код (Jupyter/Noteable) та звіт (Word), який має бути обсягом максимум 7 сторінок (без урахування посилань, та додатків). Необхідні посилання на джерела.Критерії оцінювання включають відповідність обраних методів машинного навчання, якість аналізу, якість оцінювання, обсяг роботи та якість пояснення звіту (як тексту, так і графіки). Важливо щоб це була виключно Ваша творча робота. Всюди де буде застосовуватись AI - про це обовʼязково необхідно зазначити, посилаючись на відповідне джерело. Задачі, деталі компонентів звіту та приклад надаються англійською мовою (надсилаю особисто). Фінальний результат приймається зручною мовою для виконавця, проте бажано англійською.