Разработка на Python — удалённая работа в Москве

Data Science. Разработка с нуля. Нужно сделать нейронную сеть типа прогнозирование 93 входных параметра, 3 выходных параметра ( которые должны будут прогнозироваться по результату обучения) Пример одной строки датасета ( их всего 520): 12964500,000 9690000,000 5676000,000 [Телефон скрыт] 1253000,000 [Телефон скрыт] [Телефон скрыт] 730000,000 13969960,000 [Телефон скрыт] 6336000,000 6653840,000 733290,000 408000,000 239000,000 22000,000 753000,000 165000,000 506000,000 3725,470 288000,000 9961,000 1056,000 121506,000 155276,000 223421,000 16640,000 4249,000 6192,000 361,000 35,170 12,830 3,150 3,020 43,600 0,700 1,040 2,080 1,050 19,300 2,700 35,220 12,760 3,140 3,010 43,680 0,700 1,049 2,070 1,040 7,700 1,570 1,330 23,630 27,180 5659,317 0,630 0,060 21,410 5,870 4,770 64,840 1,360 0,800 1222,000 0,892 0,879 2,010 1,230 51,820 22,310 7,480 14,500 29,540 2,230 1,850 352,000 23,800 115,000 157,000 171,500 255,000 3,833 6,433 8,933 14,100 32,800 60,100 7,142 12,826 110,221 13,825 3,588 102,8578 10,9100 3413,7170 На данный момент самая простая модель, которую я смог сделать выдает такие результаты ( я не программист): Best SMAPE PMTE: 8.43 at Epoch 940 Best SMAPE SO2TE: 46.59 at Epoch 304 Best SMAPE NOXTE: 9.41 at Epoch 539 Best R2 PMTE: 0.65 at Epoch 997 Best R2 SO2TE: 0.28 at Epoch 262 Best R2 NOXTE: 0.65 at Epoch 543 Нужно, чтобы на тестовом наборе данных нейронка показывала значения SMAPE до 3%, R2 выше 0.75.