Проектное задание

Нужно хорошо решить серьезную задачу машинного обучения. Данные можно взять:
1. Репозиторий UCI за последние 4 года ("хорошо решить" = получить результат лучше чем у автора датасета в его статье)
2. Активные конкурсы Kaggle или другой платформы: агрегатор тренировок  ("хорошо решить" = попасть в 30% рейтинговой таблицы). На агрегаторе много китайских соревнований, если их перевести на русский, то можно легко победить и заработать деньги - конкурс там не такой жесткий как на kaggle.
Задание можно выполнять в группах из не более чем двух человек. Задания у всех групп должны быть разными (кто первым записал за собой датасет у преподавателя лекций, тому он и принадлежит).
Отчетность: код и результат работы программы (сдавать нужно лично преподавателю).

In English:
You need to solve a serious machine learning problem well. Data can be taken from:
1. UCI repository for the last 4 years ("solve well" = get a better result than the author of the dataset in his article)
2. Active contests of Kaggle or another platform: training aggregator ("solve well" = get into 30% of the rating table). There are a lot of Chinese competitions on the aggregator, if you translate them into English, you can easily win and earn money - the competition there is not as crowded as on Kaggle.
The task can be solved in groups of no more than two people. Tasks for all groups should be different (the first person who recorded the dataset from the lecture teacher is the one who owns it).
The code and the result of the program you need to show to the teacher.