Расскажите про интересные проекты в области классического ML — скоринг, классификация.

В классическом машинном обучении проекты по скорингу и классификации часто связаны с оценкой риска, сегментацией клиентов, выявлением мошенничества и т.п.

Например, проект скоринга кредитоспособности клиента:

• Сбор и подготовка данных: демография, история платежей, задолженности.
• Выбор модели: логистическая регрессия, случайный лес, градиентный бустинг.
• Обучение модели на размеченных данных (клиент платит/не платит).
• Оценка качества модели (ROC-AUC, precision, recall).
• Внедрение модели для автоматической оценки новых заявок.

Другой пример — классификация писем на спам и не спам:

• Преобразование текста в числовые признаки (TF-IDF, word embeddings).
• Обучение моделей (наивный байес, SVM).
• Тестирование и настройка порогов классификации.

Интересные аспекты таких проектов — балансировка классов, обработка пропущенных данных, объяснимость моделей (например, с помощью SHAP), интеграция с бизнес-процессами.