У кого есть интересные кейсы для ML?

Читал тут пост Как стать дата саентистом. The hard way от @kochanoff , и мне пришла в голову мысль, спросить Клуб об интересных примерах для Машинного обучения (ML).

Сразу скажу - я новичок, и некоторые вещи для меня в диковинку. Но, уверен, таких как я тут много, и многим эта тема покажется интересной.
Тут я хотел бы собрать примеры, которые для простый людей не програмистов выглядели бы как магия.

Не буду писать, где и как применяется ML. Расскажу лишь пару примеров. Раньше я только и слышал, что с помощью обучения нейронных сетей такие мастадонты как Google подсовывают нам ссылки в поисковик, исходя из наших предпочтений. Например, ML применяется в алгоритмах Pinterest. Иногда их подборки выглядят и впрямь как магически подобранные под ваши интересы.

Некоторое время назад стали появляться стартапы, целиком основаные на ML. Наприер, Screenshop. Посмотреть на лук Ким Кардашьян в Инстаграме и в пару кликов заказать такой же — что может быть лучше? Этот стартап на днях продался Snap. Стартап создал мобильное приложение и плагин для Chrome, которые с помощью компьютерного зрения анализируют ваши вкусы и предлагают похожие вещи в партнерских магазинах.

Но это всё здорово, но скорее всего подходит для разговоров под пивко, когда ты рассказываешь другу/подруге вечерком "А ты знаешь, что машинное обучение теперь позволяет ..."

Я же ищу примеры больше для попытки реализации, чтоб запилить самому дома на питоне. То есть, скорее Задачки, как практические, так и теоретические, но более прикладные

Вот какого рода примеры ML знаю я:

• Пример 1 (затравочка). из поста @kochanoff (отличный пример)

"... я увлекаюсь бегом, для портфолио хотел сделать такой проект - взять протокол беговых соревнований, почистить-попреобразовывать данные, показать, сколько мальчиков-девочек в какой категории, кто в клубе беговом, кто сам бежал, кто из России, а кто нет. Порисовать картинки, а потом в конце предсказать (хоть бы и простейшей линейной регрессией) время на финише в зависимости от названных выше "фичей".

Пример 2. .

Пример 3..

Если доверять Википедии, то Титаник столкнулся с айсбергом в 11:40 вечера корабельного времени, когда подавляющее большинство пассажиров и корабельной команды находились в своих каютах. Есть данные людей, которые плыли на корабле в то время. Есть данные людей, которым удалось спастись.
Так вот, задачка заключается в том, что нужно скормить эти данныенейронной сети, а потом научится предсказывать, какова вероятность спастись у того или иного человека, исходя из его пола, возраста и т.п.

Ну и напоследок, что делаю сейчас я.
Я в Кафе собрал данные для 2к клиентов, которые заказывали что-то через службы доставки. Многого нет, многое запрещено использовать законом, к сожалению. Но я хочу сделать свою ML сеть, чтобы грамотно проводить рекламные компании и таргетировать её на более правильную ца и в более подходящее время.

Всем спасибо за внимание! Всем удачного ML