Разрабатывал несколько проектов с использованием ML, включая классификацию текстов и прогнозирование временных рядов.

Пример:

from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score

Загрузка данных (например, датасет новостей)

X, y = load_data()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

Обучение модели

model = RandomForestClassifier(n_estimators=100)
model.fit(X_train, y_train)

Оценка

predictions = model.predict(X_test)
print(f"Accuracy: {accuracy_score(y_test, predictions):.2f}")

Также работал с NLP (анализ тональности отзывов) и компьютерным зрением (распознавание объектов). Использовал библиотеки: `scikit-learn`, `TensorFlow/Keras`, `NLTK`.