#052 ML Юрий Кацер. Анализ и прогнозирование временных рядов и можно ли зарабатывать с их помощью
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...

#053 ML Евгений Соколов. Как преподавать и изучать компьютерные науки

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

Юрий Кацер - Предварительная обработка и поиск аномалий во временных рядах

Андрей Миронов "Разговор актера с режиссером". Кинопанорама (1982)
![Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]](https://i.ytimg.com/vi/QI7oUwNrQ34/hqdefault.jpg?sqp=-oaymwEjCNACELwBSFryq4qpAxUIARUAAAAAGAElAADIQj0AgKJDeAE=&rs=AOn4CLDz0E4MWk9wsmjc3xMrK9fiXiDDdg)
Цепи Маркова — математика предсказаний [Veritasium]

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

Comedy Club: Борьба с тарелочницами | Екатерина Шкуро, Никита Никитин @ComedyClubRussia

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

Юрий Кацер: Поиск аномалий в промышленных данных

Lecture by AI professor at Oxford

МЫ ЕДИМ ЭТО КАЖДЫЙ ДЕНЬ! Как питаться правильно? | Шоу Открытая голова с Сергеем Вяловым

Mike Tyson vs. The Beast! Even Tyson was scared…

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

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

Единственная женщина-вор в законе СССР

ЭНЕРГИЯ после 35. Большинство людей стареют в 2 раза быстрее, не зная то, что реально влияет на него

Интерстеллар, центр за $1 000 000 000, мегалазер / вДудь

Александр Аузан — о человеческом потенциале России и будущем образования в эпоху ИИ

ML-engineer: чем он отличается от Дата-специалистов? | АИИ

