Очередной meetup Saint Peterburg R User Group состоится 20 февраля.

Мы собираемся 20 февраля в 19:00 в новом офисе JetBrains на Приморском проспекте.
https://www.meetup.com/ru-RU/St-Petersburg-R-User-Group/events/268476858/

В программе два доклада:

Андрей Головин, ведущий инженер в компании Electrolux

Детектирование события с помощью классификации временных рядов.
Расскажу про задачу детектирования появления события для данных в виде временных рядов с использованием трех подходов: классические алгоритмы классификации, DL и классификация на основе формы сигнала.

Никитин Николай, инженер Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО.

Как эффективно разработать современную модель кредитного скоринга на R.
Я расскажу, с какими сложностями столкнулась наша команда при разработке модели кредитного скоринга и какие подходы были использованы для ее эффективного решения с помощью R.https://www.meetup.com/ru-RU/St-Petersburg-R-User-Group/events/268476858/

В программе два доклада:

Андрей Головин, ведущий инженер в компании Electrolux

Детектирование события с помощью классификации временных рядов.
Расскажу про задачу детектирования появления события для данных в виде временных рядов с использованием трех подходов: классические алгоритмы классификации, DL и классификация на основе формы сигнала.

Никитин Николай, инженер Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО.

Как эффективно разработать современную модель кредитного скоринга на R.
Я расскажу, с какими сложностями столкнулась наша команда при разработке модели кредитного скоринга и какие подходы были использованы для ее эффективного решения с помощью R.

Запись будет? Или онлайн трансляция?

Очередной meetup Saint Peterburg R User Group состоится 20 февраля.

Мы собираемся 20 февраля в 19:00 в новом офисе JetBrains на Приморском проспекте.
https://www.meetup.com/ru-RU/St-Petersburg-R-User-Group/events/268476858/

В программе два доклада:

Андрей Головин, ведущий инженер в компании Electrolux

Детектирование события с помощью классификации временных рядов.
Расскажу про задачу детектирования появления события для данных в виде временных рядов с использованием трех подходов: классические алгоритмы классификации, DL и классификация на основе формы сигнала.

Никитин Николай, инженер Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО.

Как эффективно разработать современную модель кредитного скоринга на R.
Я расскажу, с какими сложностями столкнулась наша команда при разработке модели кредитного скоринга и какие подходы были использованы для ее эффективного решения с помощью R.https://www.meetup.com/ru-RU/St-Petersburg-R-User-Group/events/268476858/

В программе два доклада:

Андрей Головин, ведущий инженер в компании Electrolux

Детектирование события с помощью классификации временных рядов.
Расскажу про задачу детектирования появления события для данных в виде временных рядов с использованием трех подходов: классические алгоритмы классификации, DL и классификация на основе формы сигнала.

Никитин Николай, инженер Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО.

Как эффективно разработать современную модель кредитного скоринга на R.
Я расскажу, с какими сложностями столкнулась наша команда при разработке модели кредитного скоринга и какие подходы были использованы для ее эффективного решения с помощью R.

Очередной meetup Saint Peterburg R User Group состоится 20 февраля.

Мы собираемся 20 февраля в 19:00 в новом офисе JetBrains на Приморском проспекте.
https://www.meetup.com/ru-RU/St-Petersburg-R-User-Group/events/268476858/

В программе два доклада:

Андрей Головин, ведущий инженер в компании Electrolux

Детектирование события с помощью классификации временных рядов.
Расскажу про задачу детектирования появления события для данных в виде временных рядов с использованием трех подходов: классические алгоритмы классификации, DL и классификация на основе формы сигнала.

Никитин Николай, инженер Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО.

Как эффективно разработать современную модель кредитного скоринга на R.
Я расскажу, с какими сложностями столкнулась наша команда при разработке модели кредитного скоринга и какие подходы были использованы для ее эффективного решения с помощью R.https://www.meetup.com/ru-RU/St-Petersburg-R-User-Group/events/268476858/

В программе два доклада:

Андрей Головин, ведущий инженер в компании Electrolux

Детектирование события с помощью классификации временных рядов.
Расскажу про задачу детектирования появления события для данных в виде временных рядов с использованием трех подходов: классические алгоритмы классификации, DL и классификация на основе формы сигнала.

Никитин Николай, инженер Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО.

Как эффективно разработать современную модель кредитного скоринга на R.
Я расскажу, с какими сложностями столкнулась наша команда при разработке модели кредитного скоринга и какие подходы были использованы для ее эффективного решения с помощью R.

Дорогие друзья. Подскажите как лучше решить задачу.
Задача правильно классифицировтаь данные по категориям.
Категории эти - это данные с выборов, явка, кол-во избирателей и т.д.
Беда в том что каждый избирательный участок по своему называет эти категории
Я подумал что проще всего на основе исторических данных смотреть распределение данных и на основе этого классифицировать эти данные.
Инициаторы этого мероприятия предлагают обработку естественного языка, мне кажется это оверинжениринг но все же, интересно, как можно использовать данный метод тут. Я только знаю что вначале слова в векторы, а потом между ними расстояния вроде. Может имеет смысл объединить методы для увеличения точности.

Дорогие друзья. Подскажите как лучше решить задачу.
Задача правильно классифицировтаь данные по категориям.
Категории эти - это данные с выборов, явка, кол-во избирателей и т.д.
Беда в том что каждый избирательный участок по своему называет эти категории
Я подумал что проще всего на основе исторических данных смотреть распределение данных и на основе этого классифицировать эти данные.
Инициаторы этого мероприятия предлагают обработку естественного языка, мне кажется это оверинжениринг но все же, интересно, как можно использовать данный метод тут. Я только знаю что вначале слова в векторы, а потом между ними расстояния вроде. Может имеет смысл объединить методы для увеличения точности.

А выборы российские или нет? Мне прост данные по российским не помешали бы, особенно если это те, которых нет на сайте ЦИКа

Это вообще законно?

А по теме кто-то что-то может подсказать?)

Дорогие друзья. Подскажите как лучше решить задачу.
Задача правильно классифицировтаь данные по категориям.
Категории эти - это данные с выборов, явка, кол-во избирателей и т.д.
Беда в том что каждый избирательный участок по своему называет эти категории
Я подумал что проще всего на основе исторических данных смотреть распределение данных и на основе этого классифицировать эти данные.
Инициаторы этого мероприятия предлагают обработку естественного языка, мне кажется это оверинжениринг но все же, интересно, как можно использовать данный метод тут. Я только знаю что вначале слова в векторы, а потом между ними расстояния вроде. Может имеет смысл объединить методы для увеличения точности.

Что-то я не понял про категории... Где у вас явка, кол-во избирателей...

каждый избир ком по своему их именует