{
  "fetched_at": "2026-10-19T07:12:16Z",
  "source_url": "https://www.kaggle.com/competitions/final-kaggle/data",
  "pages": [
    {
      "name": "data-description",
      "content": "Данные имеют следующий формат:\n1) Train.pkl\n2) Test.pkl\n3) sample_submission.csv\n\nГруппируем по юзеру и пытаемся понять - мошенник он или нет (is_fraud_target).\nУдачи",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Description",
      "content": "Что нам нужно сделать:\nРешаем задачу бинарной классификации: является ли клиент фродовым. Транзакции для каждого клиента имеют таргет 'Is Fraud?' и он будет одинаковым для каждой транзакции клиента.\nНеобходимо провести feature engineering\nВыбрать подходящую архитектуру нейронной сети.\nОбучить сеть\nПоказать графики обучения и точности модели",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "Evaluation",
      "content": "Оптимизируем мы как и практически всегда в банках AUC ^^)",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    },
    {
      "name": "rules",
      "content": "- Можно брать из интернета архитектуры, но быть готовым ответить на вопросы\n- Нужно сохранять графики обучения и сохранять сами модели",
      "isPublished": false,
      "hasIsPublished": false,
      "postTitle": "",
      "hasPostTitle": false,
      "mimeType": "",
      "hasMimeType": false
    }
  ]
}