Unsupervised подходы: Сегментация временных рядов // Демо-занятие курса «Machine Learning. Advanced»

Сегментация временных рядов позволяет анализировать данные без разметки, решает сложные практические задачи в разных областях и сочетает современные методы ML. Хотите узнать секреты сегментации временных рядов и разбить их на более понятные и управляемые части, выделяя ключевые паттерны и тренды? 📍 Программа вебинара: - Разбор реальных кейсов – как сегментация временных рядов помогает решать прикладные задачи - Практические примеры – работа с данными в Python (готовые кейсы и их разбор!) - Методы сегментации, которые работают – от классической статистики до ML-подходов - Лайфхаки – как избежать типичных ошибок и улучшить качество сегментации - Ответы на ваши вопросы – разберем сложные моменты и подскажем, как адаптировать описанные методы в различных проектах 👥 Кому будет полезен вебинар? - Продвинутым IT-специалистам, внедряющим ML модели в свои проекты для работы с временными рядами - Аналитикам данных, желающим расширить свои знания в области временных рядов и методов их анализа - Тем, кто самостоятельно изучает Data Science и уже освоил базовые алгоритмы кластеризации, а также статистические методы анализа временных рядов ✅ В результате вебинара вы: - Познакомитесь с основными инструментами и методами сегментации временных рядов - Научитесь применять их для выделения из временного ряда характерных частей - Рассмотрите практические кейсы: от обнаружения структурных сдвигов, аномалий до выделения паттернов в данных Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Machine Learning. Advanced». 🚀 Не упустите возможность прокачать свои навыки! Записывайтесь на вебинар прямо сейчас и открывайте новые горизонты в анализе временных рядов! «Machine Learning. Advanced» - https://otus.pw/q10b/ Преподаватель: Алексей Кисляков - (д.э.н., к.т.н.) преподаватель/ученый-исследователь Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/Uj4Q/ Следите за новостями проекта: LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/ Хабр: https://otus.pw/S0nM/