RU

Утечка на 3.5 часа вперёд: как модель обманывала саму себя полтора месяца — и как мы это поймали

Разрыв между «отлично работает на истории» и «сливает в реальности» — классика ML на временных рядах. В нашем случае модель…

data leakagepandasresamplelookahead biastime seriesалготрейдингlightgbmвалидация данных
Habr
RU

650 млн точек, 3 поломки и PI System: технический разбор предиктивной аналитики на НПЗ (часть 2)

Часть 2 из 2. В первой части серии мы предсказали отказ насоса за 60 дней и выяснили, что годами чинили не то. Увидели, что материал встретил вашу ж…

машинное обучениеdata engineeringbig dataпромышленностьнефтегазпредиктивная аналитикаtime seriesanomaly detectionmlopsindustrial ocean
Habr
RU

Prometheus и VictoriaMetrics: почему одни и те же метрики могут занимать в 139 раз больше места

Меня зовут Стас Погоржельский, я технологический евангелист VK Cloud и последние месяцы гоняю Prometheus и VictoriaMetrics на одном стенде, чтобы по…

vk cloudprometheusvictoriametricstime seriestsdbмониторингметрикиobservabilityсжатие данныхcardinality
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