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`.