На занятии мы рассмотрим современную модель TSMixter от Google, которая умеет автоматически раскладывать временной ряд на сложные компоненты и строить прогноз на их основе. Мы научимся загружать и работать с этой моделью, а так же сравним ее с более сложными трансформенными моделями, такими как NBEATS, NHITS, iTransformers, PatchTST и TimesNet. Эта лекция подойдет студентам и специалистам знакомым с Python и основами моделирования временных рядов и желающими дополнить свой стек современными технологиями. «Machine Learning. Professional» - Преподаватель: Игорь Стурейко - (к.ф.-м.н.) Teamlead, главный инженер в FinTech файл - Пройдите опрос по итогам мероприятия - Следите за новостями проекта: - Telegram: - ВКонтакте: - LinkedIn: - Хабр:
Hide player controls
Hide resume playing