❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_183
Сезонная ARIMA (SARIMA):
Преимущества:
- Учитывает как общую структуру ряда, так и сезонные паттерны.
- Может быть эффективна для данных с явно выраженной сезонностью.
Недостатки:
- Подбор параметров модели может быть сложным и требовать больше данных.
- Может быть неэффективна для данных без сезонности.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
Сезонная ARIMA (SARIMA):
Преимущества:
- Учитывает как общую структуру ряда, так и сезонные паттерны.
- Может быть эффективна для данных с явно выраженной сезонностью.
Недостатки:
- Подбор параметров модели может быть сложным и требовать больше данных.
- Может быть неэффективна для данных без сезонности.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_184
🔠 Какие есть преимущества и недостатки у экспоненциального сглаживания ?
Преимущества:
- Проста в реализации и интерпретации.
- Может быть эффективна для данных с трендами и сезонностью.
Недостатки:
- Не учитывает сложные зависимости и нелинейности в данных.
- Может быть неэффективна для данных с быстро меняющимися трендами или большими выбросами.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
🔠 Какие есть преимущества и недостатки у экспоненциального сглаживания ?
Преимущества:
- Проста в реализации и интерпретации.
- Может быть эффективна для данных с трендами и сезонностью.
Недостатки:
- Не учитывает сложные зависимости и нелинейности в данных.
- Может быть неэффективна для данных с быстро меняющимися трендами или большими выбросами.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
Ситуация все больше напоминает вот этот ролик: https://www.youtube.com/watch?v=7pd1wZa-kgk
Ждемс...
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
YouTube
Страх и Ненависть в Лас Вегасе (1998) Концовка Гоблин
Страх и Отвращение в Лас Вегасе финальный монолог в переводе Дмитрия Пучкова
❤3
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_185
🔠 Какие есть преимущества и недостатки у структурные временные ряды ?
Преимущества:
- Учитывает различные компоненты временного ряда, включая тренды, сезонность и внешние факторы.
- Может быть эффективна для сложных временных рядов с несколькими компонентами.
Недостатки:
- Требует дополнительной информации о внешних факторах и их влиянии на ряд.
- Подбор параметров модели может быть сложным и требовать экспертных знаний.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
🔠 Какие есть преимущества и недостатки у структурные временные ряды ?
Преимущества:
- Учитывает различные компоненты временного ряда, включая тренды, сезонность и внешние факторы.
- Может быть эффективна для сложных временных рядов с несколькими компонентами.
Недостатки:
- Требует дополнительной информации о внешних факторах и их влиянии на ряд.
- Подбор параметров модели может быть сложным и требовать экспертных знаний.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_186
🔠 Какие есть преимущества и недостатки у моделей глубокого обучения ?
Преимущества:
- Способны улавливать сложные зависимости и нелинейности в данных.
- Могут быть эффективны для больших объемов данных и сложных временных рядов.
Недостатки:
- Требуют большого объема данных для обучения.
- Могут быть вычислительно сложными и требовать мощности вычислительных ресурсов.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
🔠 Какие есть преимущества и недостатки у моделей глубокого обучения ?
Преимущества:
- Способны улавливать сложные зависимости и нелинейности в данных.
- Могут быть эффективны для больших объемов данных и сложных временных рядов.
Недостатки:
- Требуют большого объема данных для обучения.
- Могут быть вычислительно сложными и требовать мощности вычислительных ресурсов.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#time_series #AR_model #MA_model #autoregressive_model #moving_average_model #forecasting
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_187
🔠Что такое InfluxDB ? (Часть_1)
InfluxDB это временнАя база данных, специально разработанная для обработки и хранения временных данных. Она предназначена для сбора, хранения, визуализации и анализа данных, сгенерированных различными источниками, такими как датчики, устройства интернета вещей (IoT), системы мониторинга и другие приложения, где временные данные играют важную роль.
InfluxDB разработана с учетом высокой производительности и масштабируемости, что позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных, поступающих с высокой скоростью. Она основана на модели данных событийного журнала (event-based log), где каждая запись содержит временную метку (timestamp) и набор полей (fields), которые описывают измеряемые значения или свойства.
https://www.influxdata.com
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
🔠Что такое InfluxDB ? (Часть_1)
InfluxDB это временнАя база данных, специально разработанная для обработки и хранения временных данных. Она предназначена для сбора, хранения, визуализации и анализа данных, сгенерированных различными источниками, такими как датчики, устройства интернета вещей (IoT), системы мониторинга и другие приложения, где временные данные играют важную роль.
InfluxDB разработана с учетом высокой производительности и масштабируемости, что позволяет эффективно обрабатывать большие объемы данных, поступающих с высокой скоростью. Она основана на модели данных событийного журнала (event-based log), где каждая запись содержит временную метку (timestamp) и набор полей (fields), которые описывают измеряемые значения или свойства.
https://www.influxdata.com
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_187
🔠Что такое InfluxDB ? (Часть_2)
InfluxDB предлагает SQL-подобный язык запросов для извлечения данных, а также предоставляет API для записи и чтения данных. Она также обладает функциональностью агрегации, визуализации и возможностью создания наборов данных для долгосрочного хранения.
InfluxDB широко используется в области мониторинга и аналитики систем, где требуется обработка и хранение временных данных, таких как метрики производительности, логи, события и другие временные ряды.
https://www.influxdata.com
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#InfluxDB #database #time-series #data-storage #data-processing #monitoring #analytics #IoT #event-based-log #SQL #data-visualization #data-aggregation
🔠Что такое InfluxDB ? (Часть_2)
InfluxDB предлагает SQL-подобный язык запросов для извлечения данных, а также предоставляет API для записи и чтения данных. Она также обладает функциональностью агрегации, визуализации и возможностью создания наборов данных для долгосрочного хранения.
InfluxDB широко используется в области мониторинга и аналитики систем, где требуется обработка и хранение временных данных, таких как метрики производительности, логи, события и другие временные ряды.
https://www.influxdata.com
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#InfluxDB #database #time-series #data-storage #data-processing #monitoring #analytics #IoT #event-based-log #SQL #data-visualization #data-aggregation
https://habr.com/ru/news/785122/ - ИИ шагает по планете
Хабр
Unity увольняет 25% штата — 1,8 тыс. сотрудников
Unity намерена сократить 25% персонала или примерно 1,8 тыс. сотрудников, следует из заявления , поданного компанией в Комиссию по ценным бумагам и биржам США. Разработчик одноимённого игрового движка...
https://habr.com/ru/news/785380/ - тема набирает обороты, просто волнообразно.
Хабр
Twitch планирует уволить 35% штата — 500 сотрудников
Twitch готовится уволить 35% персонала или 500 сотрудников. Стриминговая площадка, принадлежащая Amazon, объявит о сокращениях на этой неделе, сообщило Bloomberg. В марте прошлого года более 400...
В 2025 году МВД планирует запустить две системы «Клон» и «Конъюнктура».
«Клон» будет использоваться для выявления фактов подделки видеоизображений, которые могут быть в интересах правоохранительной деятельности.
«Конъюнктура» должна прогнозировать негативные события и чрезвычайные ситуации, а также моделировать сценарии реагирования на них.
@budni_manipulyatora
https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2024/01/11/1014513-mvd-privlechet-neiroseti-k-poisku-pravonarushitelei
«Клон» будет использоваться для выявления фактов подделки видеоизображений, которые могут быть в интересах правоохранительной деятельности.
«Конъюнктура» должна прогнозировать негативные события и чрезвычайные ситуации, а также моделировать сценарии реагирования на них.
@budni_manipulyatora
https://www.vedomosti.ru/technology/articles/2024/01/11/1014513-mvd-privlechet-neiroseti-k-poisku-pravonarushitelei
Ведомости
МВД привлечет нейросети к поиску правонарушителей
Ведомство хочет заказать разработку систем «Клон» и «Конъюнктура» на базе ИИ
https://examregistration.github.com/login?ReturnUrl=%2Foverview - открыли доступ на регистрацию к экзамену по github, заинтересованные лица приглашаются к тесту.
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_188
🔠Что такое GLCM ?
GLCM - это матрица, которая представляет относительное распределение пикселей различных значений яркости в изображении. Гистограмма локальных бинарных шаблонов вычисляет статистические меры, такие как контрастность, однородность и корреляция, основываясь на GLCM.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#text analysis #GLCM #local binary pattern #image processing #computer vision #texture analysis #image classification #pattern recognition #feature extraction
🔠Что такое GLCM ?
GLCM - это матрица, которая представляет относительное распределение пикселей различных значений яркости в изображении. Гистограмма локальных бинарных шаблонов вычисляет статистические меры, такие как контрастность, однородность и корреляция, основываясь на GLCM.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#text analysis #GLCM #local binary pattern #image processing #computer vision #texture analysis #image classification #pattern recognition #feature extraction
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_189
🔠 Что такое LBP ?
Локальный бинарный шаблон (LBP) - это метод, который кодирует локальную структуру текстуры пикселей в изображении. Он работает путем сравнения центрального пикселя с его окружающими пикселями и присваивает бинарный код каждому пикселю в зависимости от его отношения к центральному пикселю. LBP может быть использован для извлечения текстурных характеристик, таких как шероховатость, текстурная грубость и микроструктуры изображения.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#text analysis #GLCM #local binary pattern #image processing #computer vision #texture analysis #image classification #pattern recognition #feature extraction
🔠 Что такое LBP ?
Локальный бинарный шаблон (LBP) - это метод, который кодирует локальную структуру текстуры пикселей в изображении. Он работает путем сравнения центрального пикселя с его окружающими пикселями и присваивает бинарный код каждому пикселю в зависимости от его отношения к центральному пикселю. LBP может быть использован для извлечения текстурных характеристик, таких как шероховатость, текстурная грубость и микроструктуры изображения.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#text analysis #GLCM #local binary pattern #image processing #computer vision #texture analysis #image classification #pattern recognition #feature extraction
https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/785192/ - прикольная статья про алгоритм PFMG++ для восстановления изображения из полного шума. В целом не так сложно, но результат впечатляет.
Хабр
PFGM++: буст генеративных моделей с применением электростатики
Развитие генеративных моделей ИИ продвигается семимильными шагами и будурожит сознания миллионов людей во всем мире. Все больше скандалов, интриг и расследований связаны с ними, мы становимся...
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_190
🔠 Что такое MobileUNet ? (Часть_1)
MobileUNet (Mobile U-Net) - это архитектура нейронной сети, основанная на U-Net, которая была специально разработана для обработки изображений на мобильных устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, такими как смартфоны или планшеты.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#MobileUNet #neural network architecture #image segmentation #U-Net #computer vision #mobile devices #optimization #convolutional neural network #feature extraction #image processing
🔠 Что такое MobileUNet ? (Часть_1)
MobileUNet (Mobile U-Net) - это архитектура нейронной сети, основанная на U-Net, которая была специально разработана для обработки изображений на мобильных устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, такими как смартфоны или планшеты.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#MobileUNet #neural network architecture #image segmentation #U-Net #computer vision #mobile devices #optimization #convolutional neural network #feature extraction #image processing
❤2
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_190
🔠 Что такое MobileUNet ? (Часть_2)
U-Net - это архитектура нейронной сети, которая широко используется для сегментации изображений, в основном в медицинском изображении. Она состоит из энкодера и декодера, которые связаны между собой. Энкодер позволяет извлекать высокоуровневые признаки из изображения, а декодер восстанавливает пространственную информацию и генерирует сегментированное изображение.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#MobileUNet #neural network architecture #image segmentation #U-Net #computer vision #mobile devices #optimization #convolutional neural network #feature extraction #image processing
🔠 Что такое MobileUNet ? (Часть_2)
U-Net - это архитектура нейронной сети, которая широко используется для сегментации изображений, в основном в медицинском изображении. Она состоит из энкодера и декодера, которые связаны между собой. Энкодер позволяет извлекать высокоуровневые признаки из изображения, а декодер восстанавливает пространственную информацию и генерирует сегментированное изображение.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#MobileUNet #neural network architecture #image segmentation #U-Net #computer vision #mobile devices #optimization #convolutional neural network #feature extraction #image processing
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
❓200 Вопросов по Машинному обучению (Machine Learning) - Вопрос_190
🔠 Что такое MobileUNet ? (Часть_3)
MobileUNet оптимизирована для работе на мобильных устройствах, используя различные техники, такие как свертки с малыми фильтрами, сокращение числа каналов и применение точечных сверток для снижения вычислительной сложности и уменьшения размера модели. Такие оптимизации позволяют использовать MobileUNet на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, при этом сохраняя достаточную точность сегментации изображений.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#MobileUNet #neural network architecture #image segmentation #U-Net #computer vision #mobile devices #optimization #convolutional neural network #feature extraction #image processing
🔠 Что такое MobileUNet ? (Часть_3)
MobileUNet оптимизирована для работе на мобильных устройствах, используя различные техники, такие как свертки с малыми фильтрами, сокращение числа каналов и применение точечных сверток для снижения вычислительной сложности и уменьшения размера модели. Такие оптимизации позволяют использовать MobileUNet на устройствах с ограниченными вычислительными ресурсами, при этом сохраняя достаточную точность сегментации изображений.
https://boosty.to/denoise_lab/donate - фишки кода, полезные фичи или просто если вы хотите поддержать наш канал.
#MobileUNet #neural network architecture #image segmentation #U-Net #computer vision #mobile devices #optimization #convolutional neural network #feature extraction #image processing