Построил глобальную ML-модель для прогноза качества воздуха (PM2.5)

Разработчик создал конвейер прогнозирования PM2.5 для четырёх стран, решив проблему «ловушки дисперсии» через архитектуру, согласованную с горизонтом прогноза. Модель использует Gradient Boosting, метрика MASE снижена ниже 1.0, планируется миграция на XGBoost для работы с разреженными временными признаками.