Обучить нейронную сеть Prototypical Neural Networks классификации

На основе датасета заказчика провести обучение нейронной сети с архитектурой Prototypical Neural Networks и сделать классификацию данных. сделать парсер для предобработки датасета нормализовать данные сбалансировать данные использовать функцию активации Soft Max подготовить метрики обучения создать виртуально окружение env. для работы с нужной версией питона и библиотеками на машине заказчика, где будет сдаваться ТЗ сделать код для инференса При необходимости исполнителю будет предоставлена машина для проведения обучения. Сдача готового ТЗ на машине предоставленной заказчиком. Данное ТЗ является первой частью серии работ состоящих из трёх – четырёх ТЗ, представляющих собой развитие идеи с целью повышения точности предсказаний. Опыт работы и знания:: Prototypical Neural Networks и Few-shot learning Grid Search или Bayesian Optimization Accuracy, Precision, Recall, F1-Score Нормализация и стандартизация данных one_hot_encoding Парсинг данных JSON, CSV, SQL TensorFlow/Keras /PyTorch NumPy, pandas Matplotlib/Plotly Cross-Entropy Loss Оптимизаторы (Adam, SGD итд) Интерпретация выходов SoftMax Методы балансировки данных Oversampling / Undersampling Binary Cross-Entropy Loss Аугментация