-
Оптимизация цепочек поставок с помощью машинного обучения
Управление современными цепочками поставок – это чрезвычайно сложная задача, которая требует постоянного балансирования между множеством взаимосвязанных факторов. Как эксперт в области анализа данных, я убежден, что применение передовых методов искусственного интеллекта способно радикально преобразить этот процесс, сделав его более эффективным, гибким и устойчивым к различным нарушениям. В этой статье я подробно расскажу, как использование алгоритмов…
-
Прогнозирование трафика и конверсий сайта с помощью Catboost
За последние годы я реализовал множество проектов по прогнозированию метрик веб-сайтов, и могу с уверенностью сказать, что алгоритм CatBoost от Яндекса произвел настоящую революцию в этой области. В данной статье я поделюсь своим опытом использования CatBoost для создания точных прогнозов трафика и конверсий, а также расскажу о тонкостях работы с этим инструментом на реальных данных…
-
Прогнозирование временных рядов с помощью ARIMA, SARIMA, ARFIMA
В мире анализа данных и машинного обучения прогнозирование временных рядов остается одной из самых востребованных и сложных задач. За годы работы с различными проектами в области Data Science я неоднократно сталкивался с необходимостью построения точных прогнозов на основе исторических данных. В этой статье я поделюсь своим опытом использования классических моделей прогнозирования ARIMA, SARIMA и ARFIMA,…
-
Продвинутые методы предиктивной аналитики с глубокими нейронными сетями
В современном мире данные стали новой нефтью, а способность предсказывать будущие тенденции на их основе – критически важным конкурентным преимуществом. За последние несколько лет я реализовал десятки проектов в области предиктивной аналитики с использованием глубокого обучения и нейронных сетей, и сегодня хочу поделиться своим опытом и знаниями в этой захватывающей области. Преимущества deep learning в…
-
Классические методы предиктивной аналитики
Предиктивная аналитика – это область анализа данных, которая использует статистические алгоритмы, машинное обучение и методы искусственного интеллекта для прогнозирования будущих событий или поведения на основе исторических данных. Эта дисциплина находится на стыке статистики, информатики и бизнес-аналитики, что делает ее чрезвычайно мощным инструментом для принятия решений в различных отраслях. Основная идея предиктивной аналитики заключается в том,…
-
Создание ML-модели прогноза действий пользователей интернет-магазина и рекомендательной системы
Сегодня в электронной коммерции успех бизнеса во-многом зависит от способности предугадывать потребности клиентов и предлагать им именно то, что они ищут. И, как показал опыт, правильно реализованные модели могут значительно повысить конверсию, увеличить средний чек и улучшить лояльность клиентов. В этой статье я поделюсь своим опытом и знаниями о том, как создать ML-модель прогноза действий…
-
Прогнозирование временных рядов с помощью N-HITS, N-BEATS
В мире data science и машинного обучения постоянно появляются новые методы и алгоритмы, призванные решать сложные задачи прогнозирования временных рядов. Сегодня я хочу поделиться с вами информацией о двух передовых моделях нейронных сетей для прогнозирования временных рядов: N-HITS и N-BEATS. N-HITS расшифровывается как Neural Hierarchical Interpolation for Time Series, а N-BEATS – Neural Basis Expansion…
-
Прогнозирование трафика и конверсий сайта с помощью SVM, SVR (опорных векторов)
Данные веб-аналитики являются многомерными. И хорошо бы чтобы модель машинного обучения учитывала это. SVM (Support Vector Machines) и SVR (Support Vector Regression) – это мощные алгоритмы машинного обучения, которые отлично подходят для работы с многомерными данными. Когда мы анализируем трафик и конверсии, мы имеем дело с множеством факторов: источники трафика, поведение пользователей на сайте, сезонность,…
-
Анализ акций Tesla с помощью Python
Целью этого проекта был анализ возможностей Python для исследования цен на акции. Легенда этого исследования такова: некий инвестор хочет инвестировать в акции Tesla, потому что он видит хорошую тенденцию к росту на многочисленных биржевых сайтах. Я, как аналитик, должен ответить ему хорошее ли сейчас время для покупки или нет. Поскольку Python сам строит графики, а…
-
Сглаживание временных рядов и шума в данных с помощью Kalman Filter
В мире анализа данных и машинного обучения мы часто сталкиваемся с временными рядами, которые содержат значительное количество шума. Этот шум может затруднять выявление истинных закономерностей и трендов, критически важных для принятия обоснованных решений. Именно поэтому сглаживание временных рядов и фильтрация шума стали неотъемлемой частью предобработки данных в различных областях: от финансового прогнозирования до управления автономными…