Какие задачи интересно выполнять в машинном обучении

Работа с данными — это всегда вызов: от предобработки и feature engineering до интерпретации результатов. Особенно увлекательно решать задачи, где ML даёт ощутимый результат:

• Классификация/Кластеризация (например, распознавание объектов на изображениях или сегментация пользователей)
• Прогнозирование временных рядов (финансы, спрос, погода)
• Генеративные модели (GAN, Diffusion — создание контента, аугментация данных)
• Рекомендательные системы (персонализация контента, товаров)
• NLP (чат-боты, анализ тональности, перевод)

Пример классификации на sklearn:

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split

X, y = load_iris(return_X_y=True)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y)
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
print(f"Accuracy: {model.score(X_test, y_test):.2f}")

Интересно, когда ML решает реальные проблемы, а не просто ради точности метрик.