Update README.rst

Author: andriygav

README.rst

@@ -4,7 +4,7 @@ Machine Learning Seminars
 
 Обьявления
 ==========
-1. Семинары начнутся с 08.09.2025. Теллеграмм группа с правилами игры: `тык <https://t.me/+-3UJXdA4yLZjMWI6>`_.
+1. Теллеграмм группа с правилами игры: `тык <https://t.me/+-3UJXdA4yLZjMWI6>`_.
 
 
 Полезные ссылки
@@ -60,6 +60,39 @@ Machine Learning Seminars
 - `Ссылка <https://www.kaggle.com/competitions/fall-ml-2-mipt-2025>`_
 - Требуется: выбить максимальный балл на заданной выборке.
 
+Третья задание:
+************************************************
+- Начало: 20:00 03.11.2025.
+- Сдавать лично в течении семестра, в конце семинара. Первая задача без штрафа до 24.11.2025, далее за половину баллов.
+- `Генератор задания <https://github.com/andriygav/MachineLearningSeminars/blob/master/hometask/task1-3/generator.ipynb>`_:
+    - В качестве почты нужно ввести почту в домене @phystech.edu.
+    - После ввода почты, вам будет предложена выборка с ссылкой для скачивания, а также методы, которые нужно проанализировать для данной выборки.
+- Требуется:
+    - Провести анализ выборки:
+        - Определить тип признаков.
+        - Выполнить визуальный анализ данных.
+    - Выполнить препроцесинг данных:
+        - Преобразовать категориальные признаки в вещественные.
+        - Отнормировать признаки.
+    - Провести эксперимент для предложенных методов:
+        - Выполнить подбор гиперпараметров.
+        - Подобрать регуляризаторы.
+        - Получить итоговые модели.
+    - Описать полученные результаты:
+        - Какая модель лучше и почему.
+        - С какими проблемами столкнулись во время выполнения, возможно недочеты стандартных библиотек.
+        - Совпадают ли полученные результаты с ожидаемыми результатами.
+- Оценивание:
+    - Качество кода (1б):
+        - Код должен работать у проверяющего.
+        - Код должен был понятен без автора.
+    - Качество анализа (3б):
+        - Анализ выборки.
+        - Анализ гиперпараметров.
+        - Анализ результатов для разных моделей.
+    - Качество отчета (1б):
+        - Учитывается полнота отчета.
+
 План занятий
 ------------