Создать модель ML для аппроксимации функции

Привет, нужно создать модель способную масштабировать для аппроксимация функции.

Тут набор данных из 3 столбцов, третий можно удалить. Нужно искать зависимости между этими 2 столбцами. Предсказывать первый столбец на основе второго. Данные в десятичном формате, полагаю стоит данные представить в двоичном и добавив шума в некоторых строках до общей длинны самой длинной строки в столбце, что в обоих не должно быть больше 256 бит. И возможно представить в векторном пространстве, чтобы нейронка не выдавала ошибку бесконечных признаков и NAN в MSE. Если сможете создавать обучаемый и масштабируемый алгоритм, готов арендовать сервер на 2 недели с 8 видекоартами nvidia a10 +-. Кто готов к сотрудничеству, буду рад пообщаться. 

https://drive.google.com/file/d/1TipoaRzUEISNMdgpaSiDCEkPX0ikM0uV/view?usp=drivesdk