#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/DataKatse...)
Одна из лучших лекций на русском про прогнозирование временных рядов ( • Лекция 10 Прогнозирова... )
Набор блокнотов и презентация по анализу временных рядов (github.com/Dat...)
Выпуск подкаста на mawe - mlpodcast.mave...
Все выпуски подкаста на mawe - mlpodcast.mave...
Подкаст на Apple Podcasts - podcasts.apple...
Подкаст на Google Подкастах - podcasts.googl...
Подкаст в Яндекс Музыке - music.yandex.r...
Паблик подкаста ВКонтакте - mlpodcast
Вступайте в книжный ML-клуб, где мы читаем книги по машинному обучению и смежным темам! MLBookClub (t.me/+HIXnIwXI...)
Телеграм-канал "Стать специалистом по машинному обучению" - t.me/toBeAnMLs...
Чат в телеграм, где можно обсудить выпуски, предложить гостей и темы подкаста и просто пообщаться (t.me/MachineLe...)
Телеграм автора подкаста - @kmsint
Бесплатный курс по созданию телеграм-ботов на Python и aiogram от автора подкаста - stepik.org/cou...
Продвинутый курс по созданию телеграм-ботов на Python - stepik.org/a/1...
Поблагодарить автора подкаста можно добрым словом и/или донатом: www.tinkoff.ru...