Предсказательные модели для игроков NBA 🏀
Куратор: Мария Гольдштейн
Возможные задачи:
- Сбор и/или поиск подходящего датасета
- По запросу выводить статистику по игроку / команде за выбранный период
- Выводить топ-N игроков / команд по заданному параметру за выбранный период
- Построение графиков в зависимости от времени
ML-задачи:
- Прогноз на результат матча
- Прогноз трансферной стоимости игрока
- Поиск талантливых игроков из низших лиг и прогноз их трансферной стоимости
- Кластеризация игроков / команд
- Применение методов анализа временных рядов к задаче
DL-задачи:
- Использование нейронных сетей для решения задач выше
- Для анализа временных рядов использование рекуррентных сетей, сравнение их результатов с ML-подходом
Разработчикам
Чтобы установить зависимости запустите следующий скрипт в терминале:
pip install -r requirements.txt
Если вам в ходе работы понадобилось установить стороннюю библиотеку (pip install ...) добавьте ее в requirements.txt, чтобы другим было удобно работать с вашим кодом