Как решить задачи ML будучи абсолютным новичком?

Абсолютно не согласен с U235U235:
"Точность ни кому не должна" - очень даже должна - это одно из граничных условий:
решение задачи - выставляем все граничные условия (правильно поставленная задача - половина решения)(точнее - неправильно поставленную задачу правильно решить можно только случайно) и из n решений выбираем по возможности оптимальное!

Как решить задачи ML будучи абсолютным новичком?

Конечно теория нужна, а в вашем случае хотя бы основы. Питон и библиотеки ML к нему вам в помощь. Первую задачу просто забудьте как не реальную по определению. Это сродни вопросу "как за неделю научиться играть в шахматы, чтобы обиграть гроссмейстера". Дело в том, что при генерации образов используют по факту две сети - одна генерирует, другая - бракует. Вам предлагают используя "никакие" ресурсы обогнать сеть, спроектированную лучшими специалистами и обученную на сумасшедших мощностях?

Как правильно создать модель нейронной сети и подобрать коэффициенты для классификации бинарных признаков?

Для Z ещё два нейрона надо добавить для блокировки ложного срабатывания при 11, по аналогии с G.

Как правильно создать модель нейронной сети и подобрать коэффициенты для классификации бинарных признаков?

Судя по условию на выходе три нейрона X Y и Z;
Где X=f(A,E) 1 если А+E=2
E=f(B,C,D) 1 если B+C+D=0

Y=f(F,G) 1 если F+G=2
F=f(A,B,C,D) настраиваем на A+B+C+D>=3
G=f(A,B,C,D) настраиваем на A+B+C+D<4

Z=f(H,I) 1 если H+I=2
H=f(A,C) 1 eсли А+С=1
I=f(B,D) 1 если B+D=1

скрытый слой - нейроны E÷I