Рейтинг здоровья открытых репозиториев

Тестовый репозиторий

Одностраничный лендинг для центра уличной культуры на русском языке, созданный по мотивам сайта Styles Company.

проект аркада яндекс лицей

Революционная мобильная игра на основе механики Тетриса с 20+ инновационными функциями

Правила для сборки deb пакета libpqxx (PostgreSQL C++ API) специфичного для проекта СОМИ

Шейдеры для Minecraft 1.12.2 с эффектами воды: волны и отражения

Оптимизированные шейдеры для Minecraft 1.16.5 Forge/Optifine с реалистичной водой для слабых компьютеров

Легковесный шейдерпак для Minecraft 1.16.5 (OptiFine) с реалистичной водой и мягким освещением. Оптимизирован для слабых ПК.

Telegram-бот SCP Foundation для общения с пользователями

Тестовый репозиторий

Техническое задание Проект: Классификатор приоритета входящих IT-тикетов 1. Введение и цель проекта Разработать учебную систему автоматической классификации текстовых обращений в службу технической поддержки по четырём уровням приоритета: Low, Medium, High, Urgent. Система анализирует текст тикета и присваивает ему категорию срочности без участия оператора. Проект выполняется в рамках учебной дисциплины «Машинное обучение» с фокусом на воспроизводимость, интерпретируемость и соответствие поставленной задаче. Сложность архитектуры ограничена требованиями учебного задания — допускается использование только классических методов машинного обучения без применения предобученных трансформеров или облачных сервисов. 2. Источник данных и структура признаков Используется датасет с платформы Hugging Face: Console-AI/IT-helpdesk-synthetic-tickets Структура одной записи датасета включает следующие поля: Поле subject — строка, заголовок тикета (например: «Fwd: URGENT — Server down») Поле description — строка, развёрнутое описание проблемы пользователя Поле category — строка, тематическая категория тикета (например: «Network», «Hardware») Поле priority — строка, целевая метка класса со значениями: «Low», «Medium», «High», «Urgent» Поле createdAt — строка, временная метка создания тикета в формате ISO 8601 Общий объём данных: 500 записей в сплите train. Язык текста: английский. Распределение классов ожидается несбалансированным с преобладанием классов Low и Medium. Для построения модели используются только следующие поля: Признаки для обучения: объединённый текст из полей subject и description Целевая переменная: поле priority Поля category и createdAt сохраняются в рабочем датафрейме для возможного анализа распределения приоритетов по категориям или временным периодам, но не участвуют в формировании признакового пространства модели. Это требование обусловлено учебной задачей — демонстрация способности модели выделять признаки срочности исключительно из текстового контента без опоры на структурированные метаданные. 3. Подготовка текстовых данных Текстовые поля subject и description объединяются в единый признак text по правилу: text = subject + " " + description Пример преобразования: Исходные поля: subject = «URGENT: Database failure» description = «Production database is down since 10 AM» Результат: text = «URGENT: Database failure Production database is down since 10 AM» Предобработка текста включает следующие операции: Приведение всех символов к нижнему регистру Сохранение пунктуации и цифр без дополнительной очистки (пунктуация может нести смысловую нагрузку, например восклицательные знаки в срочных тикетах) Удаление стоп-слов выполняется на этапе векторизации встроенным механизмом TF-IDF, а не предварительной обработкой Пропуски в полях subject или description отсутствуют согласно спецификации датасета. При их обнаружении применяется заполнение пустой строкой.