В комментах к последним постам про логарифмирование таргета (а в комментах был материал про другие модификации и их свойства) задавались вопросы по прогнозированию временных рядов.

Ок, лучшее, что я могу посоветовать - презентация с наших совместных с ВШЭ ML-тренировок by Дмитрий Симаков, Kaggle competitions master, тимлид Sber AI Lab

Прежде чем покупать и листать большие книги -- а по рядам их написано много -- макроэкномисты и биржевые спекулянты продолжают искать философский камень -- я бы начал с этой презентации -- максимум практики и опыта в одном месте.

Кчау, а у нас новый выпуск!

В этом выпуске разобрались с одной из самых известных платформ для специалистов по анализу данных и машинному обучению — Kaggle. Что это вообще такое и нужно ли оно вам?

Спойлер: Kaggle — это как олимпиада для взрослых, но не столько ради медалей и призов (хотя и они там имеются), сколько ради реального профессионального роста.

– Как стать гранд-мастером Kaggle и почему это работает лучше любого резюме?
– Что Kaggle дает аналитикам и зачем сражаться за тысячные доли после запятой в метриках?
– Что общего Kaggle имеет с реальными бизнес-задачами и как AutoML делает ML-щика даже из тех, кто не умеет в ML?

Обсуждали все это с нашим гостем, который уже 14 лет в Kaggle, единственным в России четырехкратным гранд-мастером Kaggle, победителем Kaggle AutoML Гран-При 2024 и руководителем R&D-юнита в AI-лаборатории Авито — Александром Рыжковым.

Яндекс.Музыка
ВК
Apple Podcasts
Telegram-плеер
остальные платформы