В работе описывается разработка модели машинного обучения, прогнозирующей рейтинг шахматиста по качеству игры. В первой главе дается представление о существующих подходах к оценке рейтинга. Во второй главе описываются исходные данные к работе, их предварительный анализ и об-работка. В третьей главе идет речь о процессе реализации модели, который включает в себя построение базовой модели, обработку признаков и тестирование различных алгоритмов машинного обучения. В четвертой главе приводятся этапы разработки приложения, использующего реализованную модель, и результаты его тестирования.

The thesis describes development of a machine learning model that predicts a chess player rating by player gane quality. The first chapter gives an idea of the existing approaches to rating assessment. In the second chapter, the initial data its preliminary analysis and processing are described. The third chapter deals with the process of implementing the model, which includes the construction of the basic model, the processing of features and testing of various machine learning algorithms. The fourth chapter describes the stages of developing an application using the implemented model and the results of its testing.