Oppgaver

Problema analizează pozițiile unităților militare pe câmpul de luptă, identifică unitățile grele ale Echipei 0 folosind F1 și grupează toate unitățile în formațiuni de luptă evaluate prin ARI.

Prezice dacă o persoană câștigă peste 50.000 USD pe an, pe baza datelor socio-economice. Se cere analiza datelor, clasificare cu F1 macro și clustering pe descrieri textuale cu ARI.

Prezice rezultatul luptelor dintre Jedai si Calmtroopers, folosind date despre arme, armura, forta si moral. Se cere filtrarea datelor, inlocuirea valorilor, clustering cu ARI si clasificare evaluata prin F1 macro.

Problema presupune construirea unui model de machine learning care prezice prețul mașinilor dintr-un dealership futurist, folosind date istorice de vânzări.

Într-o stație orbitală, trebuie să clasifici înregistrări senzoriale ca fiind autentice (Canon) sau imitații (Ecou), folosind proprietăți matematice ascunse în date.

Problema vizează estimarea calității experienței clienților în serviciile de telecomunicații pe baza vitezei internetului, a scorului de ping și a calității conexiunii.

Problema vizează estimarea calității experienței clienților în serviciile de telecomunicații pe baza vitezei internetului, a scorului de ping și a calității conexiunii.

Problema presupune realizarea unei analize exploratorii asupra unui set de date ce conține informații despre muzeele din România.

Problema presupune realizarea unei analize exploratorii asupra unui set de date ce conține informații despre muzeele din România.