Имею опыт работы с ML около 3 лет, в основном с фреймворками scikit-learn, TensorFlow и PyTorch. Работал над задачами классификации, регрессии и NLP. Пример классификации с scikit-learn: ``` from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split data = load_iris() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data.data, data.target, test_size=0.2) model = RandomForestClassifier(n_estimators=100) model.fit(X_train, y_train) print(f"Accuracy: {model.score(X_test, y_test):.2f}") ``` Также работал с нейросетями (CNN, RNN), включая fine-tuning предобученных моделей (BERT, ResNet). Знаком с обработкой данных (Pandas, NumPy), feature engineering и оценкой моделей (метрики, кросс-валидация).