Разработка модели для хакатона Челябинского цинкового завода (10.09.22). На данном хакатоне была поставлена задача предсказания количества меди, кадмия и цинка после обработки цинковой пыли. По итогу работы была разработан код очистки данных и код создания и тестирования нескольких моделей:
- Нейросетевая модель для предсказания меди, кадмия и цинка. Написана на библиотеке Keras с использованием полносвязной архитектуру, показала невысокую эффективность (высокие показатели ошибок по всем трем исследуемым параметров ) в связи с тем, что данных для полноценной подстройки весов было недостаточно.
- Дерево решений для предсказания меди, кадмия и цинка. По итогу именно эта модель была выбрана, поскольку у нее была самые низкие значения ошибок (1.6 абсолютной ошибки у меди, 5.0 абсолютной ошибки у кадмия, 0.2 абсолютной ошибки у цинка, значение 0.96
$R^2$ метрики), которую мы смогли достичь за 3 дня хакатона.
Десктопное приложение для данного проекта сделать не успели, так как отвечающий за это разработчик заболел во время хакатона. Из-за этого мы не заняли никакого места, однако потом нам сказали, что наша модель имела самую высокую точность.
Участники хакатона:
- cohlecohle - разрабочик модели, основанной на дереве решений
- EgorOfff - разрабочик десктопного приложения
- novinkstd - разработчик очистки данных
- sullentrash - разработчик нейросетевой модели (для тестирования данного подхода)