В ходе работы была спроектирована полносвязная нейронная сеть, который принимала на вход массив признаков - рост и вес человека, а на выходе - значение от 0 до 1, которое показывало, какому полу с наибольшей вероятностью принадлежит человек (ближе к 0 - женщина, ближе к 1 - мужчина). Предобработка включала в себя перевод роста и массы в сантиметры и килограммы соответственно, а затем дальнейшую стандартизацию признаков. В ходе модификации архитектуры нейросети и подбора алгоритмов оптимизации удалось добиться точности на тренировочных данных в 91,5%, на тестовых - 92,5%. Однако стоит учесть, что датасет ориентирован только на людей, у которых умеренный тип телосложения.
Подробнее смотрите здесь:
https://github.com/kolyan288/MyProjects/tree/Proje...
