Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

#052

Автор: Machine Learning Podcast

Загружено: 2024-04-15

Просмотров: 979

Описание:

В гостях Юрий Кацер - эксперт по анализу данных и машинному обучению в промышленности, DS team lead Conundrum.ai. В выпуске говорим о том, что такое временные ряды и как их можно анализировать и прогнозировать с помощью машинного обучения. Какие задачи из реального мира сводятся к анализу временных рядов? Как работать с некачественными данными? Почему техобслуживание даже одной детали большой системы может привести к тому, что ML-модель отправится на свалку истории? Имеет ли смысл методы анализа временных рядов применять для того, чтобы угадать курс биткоина? С чего начать погружение в область? И как экономить деньги компании на сезонности? Обо всем этом в выпуске подкаста!

Ссылки выпуска:

Телеграм-канал Юрия о задачах ML в промышленности и не только (https://t.me/DataKatser)
Пост со ссылками на открытые датасеты с промышленными данными (https://t.me/DataKatser/62)
Одна из лучших лекций на русском про прогнозирование временных рядов (   • Лекция 10 Прогнозирование временных рядов  )
Набор блокнотов и презентация по анализу временных рядов (https://github.com/DataForScience/Tim...)

Выпуск подкаста на mawe - https://mlpodcast.mave.digital/ep-52
Все выпуски подкаста на mawe - https://mlpodcast.mave.digital
Подкаст на Apple Podcasts - https://podcasts.apple.com/ru/podcast...
Подкаст на Google Подкастах - https://podcasts.google.com/feed/aHR0...
Подкаст в Яндекс Музыке - https://music.yandex.ru/album/9781458
Паблик подкаста ВКонтакте - https://vk.com/mlpodcast

Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам! MLBookClub (https://t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy)

Телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" - https://t.me/toBeAnMLspecialist
Чат в телеграм, где можно обсудить выпуски, предложить гостей и темы подкаста и просто пообщаться (https://t.me/MachineLearningPodcast)

Телеграм автора подкаста - @kmsint

Бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram от автора подкаста - https://stepik.org/course/120924/

Продвинутый курс по созданию телеграм-ботов на Python - https://stepik.org/a/153850

Поблагодарить автора подкаста можно добрым словом и/или донатом: https://www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovsk...

#052

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

#051 ML Антон Чунаев. MLOps - что это, и почему MLOps это не DevOps

#051 ML Антон Чунаев. MLOps - что это, и почему MLOps это не DevOps

Юрий Кацер - Предварительная обработка и поиск аномалий во временных рядах

Юрий Кацер - Предварительная обработка и поиск аномалий во временных рядах

4.11. Нравится ли нейросети вести подкаст

4.11. Нравится ли нейросети вести подкаст

ОСЕЧКИН:

ОСЕЧКИН: "У Кремля не получилось". Трамп разоблачил ложь Путина, ВСУ не атаковали Валдай, НОВЫЙ ЭТАП

Что я реально делаю как Data Scientist в США за $410.000/год

Что я реально делаю как Data Scientist в США за $410.000/год

#048 ML Андрей Данильченко. Машинное обучение в геопоиске

#048 ML Андрей Данильченко. Машинное обучение в геопоиске

#049 ML Данила Медведев. Риски ИИ и будущие войны в когнитивном театре военных действий

#049 ML Данила Медведев. Риски ИИ и будущие войны в когнитивном театре военных действий

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Чем ОПАСЕН МАХ? Разбор приложения специалистом по кибер безопасности

Юрий Кацер: Поиск аномалий в промышленных данных

Юрий Кацер: Поиск аномалий в промышленных данных

Если у тебя спросили «Как твои дела?» — НЕ ГОВОРИ! Ты теряешь свою силу | Еврейская мудрость

Если у тебя спросили «Как твои дела?» — НЕ ГОВОРИ! Ты теряешь свою силу | Еврейская мудрость

#061 ML Александр Алерон Миленькин. Надо ли строить бизнес вокруг ML

#061 ML Александр Алерон Миленькин. Надо ли строить бизнес вокруг ML

Евгений Вербов, Роман Осокин. Прогнозирование оттока клиентов с помощью машинного обучения

Евгений Вербов, Роман Осокин. Прогнозирование оттока клиентов с помощью машинного обучения

Цена российской нефти упала до $34.. Как жить дальше? | Дмитрий Потапенко*

Цена российской нефти упала до $34.. Как жить дальше? | Дмитрий Потапенко*

#055 ML Илья Гусев. Как запускать большие языковые модели локально

#055 ML Илья Гусев. Как запускать большие языковые модели локально

Почему Азовское море — самое опасное в мире

Почему Азовское море — самое опасное в мире

Две модели, которые должен знать каждый ML‑джун

Две модели, которые должен знать каждый ML‑джун

Ю.И. Журавлев. Математические методы прогнозирования

Ю.И. Журавлев. Математические методы прогнозирования

Moscow Python Podcast. Python в ML системах (level: all)

Moscow Python Podcast. Python в ML системах (level: all)

#054 ML Валерий Бабушкин и Арсений Кравченко. Как написать книгу об ML System Design

#054 ML Валерий Бабушкин и Арсений Кравченко. Как написать книгу об ML System Design

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

Теренс Тао о том, как Григорий Перельман решил гипотезу Пуанкаре | Лекс Фридман

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]