RA
Для timeseries prediction кто-нибудь знает какие-нибудь новые крутые библиотек, помимо стандартного statsmodels?
Fb prophet. Правда не такая уж и новая
Size: a a a
2020 April 10
K
Fb prophet. Правда не такая уж и новая
Ок, спасибо, про знал если честно, но пока особо не игрался. Сильно лучше statsmodels?
DM
Для timeseries prediction кто-нибудь знает какие-нибудь новые крутые библиотек, помимо стандартного statsmodels?
Привет, тоже работаю с временными рядами сейчас. Хотел узнать, чем не устраивает statsmodels?
RA
Ок, спасибо, про знал если честно, но пока особо не игрался. Сильно лучше statsmodels?
Насчет лучше не скажу, но для того, что б быстро построить модель отлично заходит. Визуализация тож хорошая
D
Fb prophet. Правда не такая уж и новая
я бы сказал, что это про быстрое построение, да
Y
Для timeseries prediction кто-нибудь знает какие-нибудь новые крутые библиотек, помимо стандартного statsmodels?
Cherez keras mojno
K
Претензий к нему нет, просто вдруг есть какое-то новые библиотеки. Например раньше пользовались RandomForest и XGBoost, а сейчас есть крутые библиотеки lightgbm и еще круче catboost, которые сильно облегчают жизнь)
K
Я подумал вдруг в timeseries тоже что-то такое произошло, зато время что я не в теме был
Y
Cherez keras mojno
Типо simple Rnn
RA
Нейронки на временных рядах заходят если данных прям очень много. Но это не точно
AB
Я подумал вдруг в timeseries тоже что-то такое произошло, зато время что я не в теме был
The latest and hottest approach to time series это моделировать их как time measurements of some underlying dynamical system, которая задана параметризированным дифференциальным урaвнением and then learn thе parameters for that differential equation by backpropping through its solution
AB
За последние пару лет был очень сильный прогрес в этом направлении
AB
Флагмановская библиотека среди всех языков для этого это DiffEqFlux, она поддерживает тренировку любого вида дифф.ура: ordinary, partial, stochastic, delay, stiff, hybrid, etc.
A
универ в основном нужен для нетворкинга и связи с рекрутерами, что в буткэмпах налажено очень плохо. компании любят бренды и ассоциироваться с ними, но без всего этого можно найти работу.
Я имела ввиду Le Wagon bootcamp, позиционируют себя как #1 в мире, якобы с хорошим нетворкингом и помогают с трудоустройством. Если не понравился один оффер, помогают получить другой. У них мало выпусков по data science, вообще по миру это только начинают практиковать, вот и спрашивала, может кто проходил или знает точно насколько это работает.
K
Флагмановская библиотека среди всех языков для этого это DiffEqFlux, она поддерживает тренировку любого вида дифф.ура: ordinary, partial, stochastic, delay, stiff, hybrid, etc.
Спасибо, Азамат, это интересно поизучаю
е
Anel
Я имела ввиду Le Wagon bootcamp, позиционируют себя как #1 в мире, якобы с хорошим нетворкингом и помогают с трудоустройством. Если не понравился один оффер, помогают получить другой. У них мало выпусков по data science, вообще по миру это только начинают практиковать, вот и спрашивала, может кто проходил или знает точно насколько это работает.
эти буткампы совсем не новые. они уде давно есть с 2012
е
уже были посты в которых показывабт уровень знаний кемперов. тх натаскивабт в основном на текущие горячие фремворки
A
эти буткампы совсем не новые. они уде давно есть с 2012
По data science онт курсы начали проводить только с прошлого года.
е
Anel
По data science онт курсы начали проводить только с прошлого года.
ок. но наверно там за 4-6мес они прочнуб базу по матем.не смогут дать. не уверен. скорее теже дс фремворки