RU

Ежедневный индекс спроса на новостройки из Wordstat: как устроен сбор и где цифры нельзя читать в лоб

У маркетолога застройщика есть скучный, но регулярный вопрос атрибуции: обращений за неделю стало меньше — это рынок просел или собственные кампании…

аналитика данныхвременные рядынедвижимостьатрибуция
Habr
RU

Быстрое обучение, экономия ресурсов и другие преимущества сетей эхо-состояний

Существует класс рекуррентных нейросетей, в котором обучается только линейный выходной слой, а внутренняя структура (резервуар) остаётся фиксированн…

резервуарные вычислениясети эхо-состоянийESNreservoirнейрополевые моделиSVDвременные рядыграфовая памятьGraph memoryрекуррентные нейросети
Habr
RU

ИИ‑прогноз погоды на своём железе: запускаем AIFS 2.0 от ECMWF

Открытые веса модели мало помогают, если для её запуска нужен конкретный GPU и непростое окружение. Разберём, как запустить AIFS Single 2.0 от ECMWF…

AIFS 2.0ECMWFпрогнозирование погодымашинное обучениенейросетиинференсHugging Faceлокальный запускGPUвременные ряды
Habr
RU

Нейросеть, которую почти не учат или что такое резервуарные вычисления

В машинном обучении есть негласный договор. Если хочешь чтобы сеть работала - обучи все веса. Итеративно, через обратное распространение ошибки, тыс…

резервуарные вычислениярекуррентные нейронные сетиrnnмашинное обучениевременные ряды
Habr
RU

Торговля по паттернам с точки зрения алгоритмов

Классические фигуры вроде «головы и плеч» легко увидеть глазами, но тяжело формализовать без десятков спорных условий. В статье я рассказываю, как з…

алгоритмическая торговляторговые паттернывременные рядыпоиск похожих участковторговый роботфинансовые рынкистатистический анализPython
Habr
RU

Иллюзия 99% F1 в Time Series: как искажаются метрики в детекции аномалий и что показывает реальный тест 14 архитектур

Многие свежие SOTA-статьи по детекции аномалий во временных рядах заявляют F1 ≈ 99%. Мы проверили один из таких методов, и оказалось, что волшебство…

time seriesвременные рядыanomaly detectionпоиск аномалийpredictive maintenanceпредиктивная аналитикаbenchmarkтрансформерыграфовые нейросетиMVTS
Habr
RU

Когда мониторинг молчит: поиск скрытых деградаций сети с помощью ClickHouse

В телеком-сети возник класс «тихих» деградаций: абоненты сообщали, что при отличном уровне сигнала невозможно совершить или принять голосовой вызов,…

ClickHouseSQLдетекция аномалийвременные рядымониторинганомалии в данныхдеградации сетисезонностьIslands and Gapsанализ данных
Habr
RU

Торговля на отклонениях: почему мы вернулись к тесту Дики-Фуллера (ADF)

Как бы мы ни пытались отказаться от этого инструмента в поисках более изящных алгоритмических решений, каждый раз мы к нему возвращаемся. В прошлой…

pythonadf-тестстационарностьвременные рядыz-scoremean reversionhftadfСтохастик
Habr
RU

SLA как инструмент, а не отчёт. Часть 1. Как подружить бизнес и инженеров через общие цифры

Наш прежний SLA формально выглядел корректно: была формула, «четыре девятки» и отчёты. Но в моменты сбоев это не помогало ответить бизнесу на вопрос…

инцидент-менеджментslabackendуправление рискамианалитикамониторингвременные рядыдашбордынадежность сервисоврасчет потерь
Habr
RU

Объединяем SCADA, MES и ERP без «мусора на входе»

Когда модель промышленной аналитики начинает показывать отрицательный расход электроэнергии или теряет 15% сырья на ровном месте, проблема…

SCADAMESERPсемантическая несогласованностьпромышленная аналитикасемантический слойинтеграция данныхкачество данныхвременные рядыData Fabric