Какие задачи нравится выполнять?

А, ну это я понимаю! Вот когда задача не просто в эксельке поковыряться, а реально от начала и до конца всё сделать — это да, это интересно. Прям чувствуешь, как из кучи цифр рождается что-то осмысленное, что потом ещё и работает, ёпта.

Слушай, про первый пункт — про мошенничество — это вообще отдельная песня. Представь: у тебя там овердохуища транзакций, а нормальных — 99.9%, а эти гады, мошенники, — как иголка в стоге сена. Классическая модель на такое посмотрит, увидит, что если всех в «нормальных» запихнуть, то accuracy будет 99.9%, и успокоится. А толку-то? Ноль, блядь. Тут главное — не обмануть самого себя красивыми цифрами. F1, Precision-Recall — вот это наши метрики, да. А то можно получить модель с точностью 99.9%, которая нихуя мошенников не ловит — и доверия к такой модели будет, ясное дело, ноль ебать.

SMOTE, ADASYN — это, конечно, святое, чтобы баланс навести. Но иногда и Focal Loss в нейросетях — просто волшебная штука, она заставляет модель обращать внимание на редкие классы. Главное — не перестараться и не начать гоняться за редкими случаями так, что половину легальных транзакций заблокируешь. Бизнес тебя тогда живьём сожрёт.

Второе — прогнозирование спроса. О, это моя слабость! Тут можно развернуться по полной. ARIMA, Prophet — это классика, конечно, но когда сезонностей куча, да ещё и внешние факторы (праздники, акции, погода, ёперный театр), то без feature engineering — просто пиши пропало. Лаги, скользящие средние, скользящие стандартные отклонения — это база. А потом подключаешь какие-нибудь LSTM или TCN, и они начинают вылавливать такие долгосрочные зависимости, что сам иногда офигеваешь. Красота, блядь!

Ну и третий пункт — это вообще святое. Можно построить модель, которая будет предсказывать с точностью 98%, но если ты не можешь объяснить, как она это делает — тебе никто не поверит. Особенно всякие риск-менеджеры или бизнес-аналитики. Им же не просто цифру надо, им понять: «А почему именно этот клиент — мошенник? На что смотреть?». Вот тут SHAP приходит на помощь. Показываешь им вот эти красивые графики, где видно, что, например, «сумма транзакции» и «страна операции» — главные драйверы предсказания. И сразу из «какого-то чёрного ящика» модель превращается в понятный инструмент. Это не просто «построил и забыл» — это реально инсайты добываешь, которые бизнес может использовать для улучшения процессов. Без этого — вообще никуда, чувак.

В общем, задачи, где нужно и голову поломать над данными, и модель подобрать, и потом ещё результат продать — вот это по-настоящему заходит. От таких прям кайфуешь, когда всё сходится.