你能解决这些数据科学应用案例吗？

视频作者 Proshnak 在视频中分享了他作为机器学习工程师的两个项目案例，并向观众抛出问题，希望他们能够尝试解决。

第一个项目案例：

• 背景：保险网站使用基于规则的系统推荐产品，例如根据年龄、性别和收入来推荐产品。
• 问题：如何将基于规则的推荐系统转换为推荐系统？
• 要求：观众可以考虑任何数据、参数或属性，并写下他们的解决方案。

第二个项目案例：

• 背景：食品加工公司需要提前采购原材料，而原材料的供应受农业、降雨量、气温等因素的影响。
• 问题：如何预测未来对原材料的需求，以便物流团队能够提前采购？
• 要求：观众可以考虑任何数据、参数或属性，并写下他们的解决方案。

Proshnak 表示，他将会在评论区回复观众的答案，并对优秀的答案进行点赞。他希望通过这些案例，激发观众的思考，并帮助他们更好地理解机器学习应用场景。

用例：1. 产品推荐2. 人脸识别和产品推荐3. 使用机器学习的物流采购4. 使用外部温度控制空调