Линейная регрессия и шифрование обратной матрицей для защиты персональных данных
Описание проекта
Требуется защитить данные клиентов страховой компании «Хоть потоп». Разработать такой метод преобразования данных, чтобы по ним было сложно восстановить персональную информацию. Обосновать корректность его работы. Нужно защитить данные, чтобы при преобразовании качество моделей машинного обучения не ухудшилось. Подбирать наилучшую модель не требуется.
Данный проект представляет механизм защиты персональных данных клиентов с помощью обратной матрицы при передаче данных в предсказательные сервисы, построенные на основе линейной регрессии. Это учебный проект Яндекс.Практикума. Область применения проекта: ML, банки, инвестиции, телеком.
Стек
Python, Pandas, Sklearn, Numpy, Markdown