Какие типы задач по машинному обучению ты реализовал при внедрении моделей в продуктовые процессы?

В продуктовых процессах чаще всего реализуются следующие типы задач машинного обучения:

• Классификация — например, определение категории пользователя или спам/не спам.
• Регрессия — прогнозирование числовых значений, например, цены или времени.
• Кластеризация — сегментация пользователей или объектов без заранее заданных меток.
• Рекомендательные системы — подбор персонализированного контента или товаров.
• Обработка естественного языка (NLP) — анализ тональности, извлечение ключевых слов.

Пример: для задачи классификации писем на спам и не спам можно использовать Logistic Regression или Random Forest, обучить модель на размеченных данных и интегрировать её в систему фильтрации почты.