#052

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 (t.me/DataKatser)
Пост со ссылками на открытые датасеты с промышленными данными (t.me/DataKatser/62)
Одна из лучших лекций на русском про прогнозирование временных рядов ( • Лекция 10 Прогнозирова... )
Набор блокнотов и презентация по анализу временных рядов (github.com/DataForScience/Tim...)
Выпуск подкаста на mawe - mlpodcast.mave.digital/ep-52
Все выпуски подкаста на mawe - mlpodcast.mave.digital
Подкаст на Apple Podcasts - podcasts.apple.com/ru/podcast...
Подкаст на Google Подкастах - podcasts.google.com/feed/aHR0...
Подкаст в Яндекс Музыке - music.yandex.ru/album/9781458
Паблик подкаста ВКонтакте - mlpodcast
Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам! MLBookClub (t.me/+HIXnIwXIIFAyYzYy)
Телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" - t.me/toBeAnMLspecialist
Чат в телеграм, где можно обсудить выпуски, предложить гостей и темы подкаста и просто пообщаться (t.me/MachineLearningPodcast)
Телеграм автора подкаста - @kmsint
Бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram от автора подкаста - stepik.org/course/120924/
Продвинутый курс по созданию телеграм-ботов на Python - stepik.org/a/153850
Поблагодарить автора подкаста можно добрым словом и/или донатом: www.tinkoff.ru/rm/kryzhanovsk...