diff --git a/labworks/LW2/LW2_variant2.md b/labworks/LW2/LW2_variant2.md
index e11fea7..894d934 100644
--- a/labworks/LW2/LW2_variant2.md
+++ b/labworks/LW2/LW2_variant2.md
@@ -418,7 +418,7 @@ AE2 (архитектура [2-3-2-1-2-3-2]):
 
 ОБЩИЙ ВЫВОД:
 
-Оба автокодировщика демонстрируют недостаточное качество аппроксимации обучающих данных. AE1 слишком прост и не способен adequately выучить распределение данных, в то время как AE2, хотя и показывает улучшение, все еще требует значительной доработки архитектуры и параметров обучения для достижения приемлемого качества обнаружения аномалий.
+Оба автокодировщика демонстрируют недостаточное качество аппроксимации обучающих данных. AE1 слишком прост и не способен адекватно выучить распределение данных, в то время как AE2, хотя и показывает улучшение, все еще требует значительной доработки архитектуры и параметров обучения для достижения приемлемого качества обнаружения аномалий.
 
 Рекомендация: Необходимо создать улучшенный автокодировщик AE3 с более сложной архитектурой, увеличить количество эпох обучения и оптимизировать гиперпараметры для достижения значений EDCA, близких к идеальным (Excess ≈ 0, Deficit ≈ 0, Coating ≈ 1, Approx ≈ 1).