TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #310 · 21.04

Поймал себя на том, что иногда мне нравится ездить на автомобиле, а иногда нет. Понятно, что чилить на автостраде это прикольно, а пробиваться через городские пробки — нет. Но я осознал, что иногда мне в городе вполне прикольно, а иногда нет. Я даже в пробках иногда стою спокойно. Начал рефлексировать, и понял: мне приятно ездить, когда я никуда не тороплюсь. Когда можно опоздать на 5-10-15 минут, а то и на полчаса. В гости к друзьям обычно можно опоздать. В магазин можно опоздать, если ты не под закрытие едешь. А вот если едешь на какое-то мероприятие ко времени, то опаздывать нельзя, и обычно даже 10 минут неприятны. Дорожная ситуация меняется не слишком предсказуемо. Время на поиск места парковки тоже не определено. Да и постоянное искушение где-то что-то нарушить, чтобы не опоздать. Либо наоборот — выезжаешь на машине сильно заранее, и на месте просто ждёшь полчаса. В общем, машина хорошо решает задачу "Добраться куда-то в место, плохо доступное другими видами транспорта". Но не слишком хорошо решает задачу "Добраться куда-то к заданному моменту с точностью плюс-минус 5 минут". А, например, пешком + метро решает хорошо. Можно, конечно, пофантазировать на тему какого-то предсказания и правильного планирования, но на деле пара забитых перекрёстков вполне могут стоить вам 10 минут, что в контексте городской жизни довольно много. P.S. Скоро у меня отпуск, и будут очень интересные посты про дроны и мототехнику. Хотя погода в Питере как обычно норовит подвести в самое неподходящее время. С таким климатом хоть на автомобиле езди! #life

Hashtags

Резултати

Намерени 11 подобни публикации

Търсене: #timeseries

当前筛选 #timeseries清除筛选
Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #584 · 06.06.2024 г., 05:06

#timeseries Ekambaram, Vijay, Arindam Jati, Pankaj Dayama, Sumanta Mukherjee, Nam H. Nguyen, Wesley M. Gifford, Chandra Reddy, and Jayant Kalagnanam. 2024. “Tiny Time Mixers (TTMs): Fast Pre-Trained Models for Enhanced Zero/Few-Shot Forecasting of Multivariate Time Series.” arXiv [Cs.LG]. arXiv. http://arxiv.org/abs/2401.03955.

Hashtags

Am Neumarkt 😱

@amneumarkt · Post #480 · 23.05.2023 г., 07:36

#timeseries Finding a suitable forecasting metric to evaluate the forecasting models is often the key to a forecasting project. Right? We use metrics when developing models, we also use metrics to monitor models. There are a bunch of metrics people choose from or adapt from. To be faster when choosing and adapting metrics, I created a page on the properties of different metrics for time series forecasting problems. For reproducibility, I also included all the code used to write this page. https://dl.leima.is/time-series/timeseries-metrics.forecasting/

Hashtags

Repositorio data science

@repo_science · Post #3104 · 28.04.2023 г., 15:27

#Tableau#timeSeries 📊 Forecasting and Time Series Analysis in Tableau Use Tableau to work with time series, generate forecasts and even add R functionality to enhance Tableau. 🔗Link ----- Canal principal: @repo_science Cupones: @freecoupons_reposcience -----

Repositorio data science

@repo_science · Post #3999 · 22.01.2024 г., 11:01

#TimeSeries#Analysis#Python ⌚️ Forecasting Models and Time Series for Business in Python Time Series Analysis in Python. Demand Planning & Business Forecasting. Forecast with 6 Models: Prophet, ARIMA & More. ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

Data Science Jobs

@datasciencejobs · Post #2043 · 19.04.2024 г., 16:05

#вакансия#vacancy#job#timeseries #datasciense#remote Вакансия: Middle/ Senior Data Scientist Кадровое агентство: DevHunt ЗП: от 150.000 до 250.000 руб на руки Формат: удаленка Почему стоит выбрать именно эту позицию: - Удаленка с гибким началом рабочего дня - Свобода в принятии решений - Возможности для роста - Никакого тайм-трекинга - Неформальная атмосфера с минимальным числом бюрократии - Проекты не "в стол" - Плюшки IT-аккредитации - Годовые бонусы: х1, х1.5 - ДМС после испытательного срока Чек-лист идеального кандидата: - Опыт ML-разработки на Python от 3х лет - Опыт работы с Pandas, NumPy, SсiPy, scikit-learn, Keras/TensoFlow - Опыт работы с XGboost, LightGBM, Random Forest, линейными моделями, основными архитектурами нейронных сетей. Понимание механизмов их работы - Знание SQL на продвинутом уровне, опыт работы с реляционными СУБД (PostgreSQL, Oracle, MS SQL и пр.) Опыт работы с *nix системами - Навыки работы с Git и с Conda окружениями Будет плюсом: - Опыт разработки проектной документации в части подготовки разделов по предиктивному анализу - Опыт разработки архитектуры данных и структур баз данных - Знание и опыт работы с ETL/ELT инструментами Знание TimescaleDB, InfluxDB, AVEVA (OSIsoft) PI System - Понимание специфики работы IT-интегратора (outsource) - Опыт работы в нефтегазовой или смежной области Задачи: - Реализации проектов по предиктивной аналитике на промышленных предприятиях - Анализ и прогнозирование временных рядов - Анализ производственных процессов и выработка требований к сбору данных Выбор и обоснование моделей машинного обучения для решения бизнес-задач - Конструирование признаков для ML-моделей (feature engineering) Выбор и обоснование метрик для оценки моделей машинного обучения - Интерпретация результатов функционирования моделей машинного обучения - Разработка и автоматизация ML-пайплайнов Контакт:@barnes_recruiter