В своих экспериментах: 1) исследую адаптивные методы оптимизации для моделей. Нередко бывает такое, что мощные алгоритмы, например, Adam - не справляются с задачей, вследствие чего мы застреваем в некоторой малой окрестности точки локального минимума; 2) рассматриваю способы предобработки данных для обучения на основе корреляционного анализа и анализа распределения функционала ошибок; 3) так же выявляю ситуации, когда можно и как заполнять пропуски предсказаниями других моделей или создавать новые признаки на основе работы моделей; 4) экспериментирую с DL: продумываю архитектуру нейросети и то, какие слои активации использовать, как бороться с затуханием градиента.