-
Анализ временных рядов с помощью нейросетей: полный обзор подходов
Анализ временных рядов — одна из наиболее частых задач, с которой сталкиваются аналитики и дата-саентисты: трафик сайтов, экономические показатели, продажи и спрос, биржевые котировки, потребление электроэнергии, датчики IoT, медицинские сигналы… Все это временные ряды. Несмотря на то, что эта область очень хорошо изучена, моделирование и прогнозирование временных рядов по-прежнему остается одной из наиболее сложных задач.…
-
Градиенты: от затухания до взрыва. Методы стабилизации
Глубокие нейронные сети решают задачи классификации, регрессии и прогнозирования временных рядов. Обучение таких моделей основано на методе обратного распространения ошибки (backpropagation), который вычисляет градиенты функции потерь по параметрам сети. Градиенты определяют направление и величину обновления весов. Чем больше нейронная сеть, тем сложнее контролировать градиенты. В сетях с десятками слоев возникает проблема: градиенты либо экспоненциально уменьшаются…
-
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…
-
Поиск аномалий в данных с Python
Аномалии в данных (или выбросы) представляют собой нетипичные, необычные или экстремальные значения, которые могут указывать на ошибки, всплески, странные события, атаку конкурентов, мошенников и другие потенциальные проблемы. Большое количество аномалий не только пагубно влияет на многие бизнес-модели, но еще может затруднить машинное обучение или вовсе исказить его результаты. Вот почему их важно обнаруживать и работать…
-
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…