Канал: Центр digital профессий ITtensive

BiLSTM и ConvLSTM

BiLSTM и ConvLSTM

GRU

GRU

LSTM

LSTM

RNN

RNN

Стационарность

Стационарность

Дрейф данных

Дрейф данных

Анализ временных рядов

Анализ временных рядов

Авторегрессия

Авторегрессия

SARIMA(X)

SARIMA(X)

ADL и VAR

ADL и VAR

ARIMA

ARIMA

ARMA

ARMA

Сигнал и шум. Цвета шума

Сигнал и шум. Цвета шума

Метод экспоненциального сглаживания

Метод экспоненциального сглаживания

Скользящие средние

Скользящие средние

Полиномиальные тренды

Полиномиальные тренды

Цели анализа временных рядов

Цели анализа временных рядов

Видео отзыв об обучении в ITtensive (Максим, 25 лет)

Видео отзыв об обучении в ITtensive (Максим, 25 лет)

Видеоотзыв об обучении в ITtensive на аналитика данных на Python. Бойко Антон

Видеоотзыв об обучении в ITtensive на аналитика данных на Python. Бойко Антон

Понятие временного ряда

Понятие временного ряда

Продвинутый Actor-Critic: A2C и A3C

Продвинутый Actor-Critic: A2C и A3C

Actor-Critic

Actor-Critic

SARSA

SARSA

Temporal Difference

Temporal Difference

ADASYN

ADASYN

SMOTE

SMOTE

Проблема балансировки классов

Проблема балансировки классов

Монте-Карло первого прохода

Монте-Карло первого прохода

Монте-Карло для оценки стратегий

Монте-Карло для оценки стратегий

Единая и разделенная стратегии

Единая и разделенная стратегии

Обучение Deep Q-Network

Обучение Deep Q-Network

Deep Q-Network (DQN)

Deep Q-Network (DQN)

Стратегия (выборка) Томпсона

Стратегия (выборка) Томпсона

Прикладной, объяснимый и общий ИИ

Прикладной, объяснимый и общий ИИ

UCB-стратегия

UCB-стратегия

Стратегия преследования

Стратегия преследования

DWH, Data Lake и Data Mesh

DWH, Data Lake и Data Mesh

Softmax-стратегия

Softmax-стратегия

ε-жадная стратегия

ε-жадная стратегия

Метрики обучения с подкреплением

Метрики обучения с подкреплением

Парзеновские деревья для оптимизации гиперпараметров

Парзеновские деревья для оптимизации гиперпараметров

Латинский квадрат (гиперкуб)

Латинский квадрат (гиперкуб)

Видео отзыв об IT-обучении с оплачиваемой стажировкой. Хачатур Тамарян

Видео отзыв об IT-обучении с оплачиваемой стажировкой. Хачатур Тамарян

Q-learning

Q-learning

Как получить работу аналитиком данных на Python, не имея опыта работы в этой сфере?

Как получить работу аналитиком данных на Python, не имея опыта работы в этой сфере?

Принцип оптимальности Беллмана

Принцип оптимальности Беллмана

Метод Монте-Карло

Метод Монте-Карло

Лямбда-архитектура

Лямбда-архитектура

Путь аналитика данных

Путь аналитика данных

Цепи Маркова

Цепи Маркова

Компромисс эксплуатации и разведки в обучении с подкреплением

Компромисс эксплуатации и разведки в обучении с подкреплением

Задачи обучения с подкреплением

Задачи обучения с подкреплением

Самообучение (self-supervised learning)

Самообучение (self-supervised learning)

Обучение с подкреплением

Обучение с подкреплением

Автокодировщики для поиска аномалий

Автокодировщики для поиска аномалий

Как стать аналитиком данных на Python в 61 год. История ученика ITtensive

Как стать аналитиком данных на Python в 61 год. История ученика ITtensive

COPOD (определение аномалий по копулам)

COPOD (определение аномалий по копулам)

ABOD (определение аномалий по углам)

ABOD (определение аномалий по углам)

Тест Смирнова-Граббса

Тест Смирнова-Граббса

Эллипсоидальная аппроксимация

Эллипсоидальная аппроксимация

Эксцесс и асимметрия

Эксцесс и асимметрия

Лес изоляции

Лес изоляции

Метрика pAUC

Метрика pAUC

Локальный фактор выброса (LOF)

Локальный фактор выброса (LOF)

Кластеризация OPTICS

Кластеризация OPTICS

Задача поиска аномалий

Задача поиска аномалий

"Проклятье" большой размерности

"Проклятье" большой размерности

Спектральная кластеризация

Спектральная кластеризация

Матрица Кирхгофа

Матрица Кирхгофа

Кластеризация FOREL

Кластеризация FOREL

Получение данных для анализа

Получение данных для анализа

Ландшафт функции потерь

Ландшафт функции потерь

Самоорганизующиеся карты Кохонена

Самоорганизующиеся карты Кохонена

Расстояние Махаланобиса

Расстояние Махаланобиса

Расширящийся нейронный газ

Расширящийся нейронный газ

Диаграмма Вороного

Диаграмма Вороного

Affinity Propagation

Affinity Propagation

Плотностная кластеризация (DBSCAN)

Плотностная кластеризация (DBSCAN)

Агломеративная кластеризация

Агломеративная кластеризация

К-средних (K-means)

К-средних (K-means)

Внутренние метрики кластеризации

Внутренние метрики кластеризации

Внешние метрики кластеризации

Внешние метрики кластеризации

Задачи кластеризации

Задачи кластеризации

LargeVis

LargeVis

UMAP

UMAP

t-SNE

t-SNE

Расстояние Кульбака-Лейблера

Расстояние Кульбака-Лейблера

Взаимная информация

Взаимная информация

Многомерное шкалирование (MDS)

Многомерное шкалирование (MDS)

Сингулярное разложение (SVD)

Сингулярное разложение (SVD)

Практика обратного распространения ошибки

Практика обратного распространения ошибки

Анализ независимых компонент (ICA)

Анализ независимых компонент (ICA)

Принцип максимума энтропии

Принцип максимума энтропии

Метод главных компонент (PCA)

Метод главных компонент (PCA)

Оберточные методы (SFS и SBS)

Оберточные методы (SFS и SBS)

"Правило локтя" и GMM BIC

"Правило локтя" и GMM BIC

Выделение факторов с помощью решающих деревьев

Выделение факторов с помощью решающих деревьев

Линейная регрессия для понижения размерности

Линейная регрессия для понижения размерности

Задачи обучения без учителя

Задачи обучения без учителя

MnasNet

MnasNet

Смещение, разброс и ошибка данных

Смещение, разброс и ошибка данных

Изотоническая регрессия

Изотоническая регрессия

ACNN

ACNN

MobileNet

MobileNet

DenseNet

DenseNet

EfficientNet

EfficientNet

Оптимизация нейросетей

Оптимизация нейросетей

SE-ResNet

SE-ResNet

ResNeXt

ResNeXt

ResNet

ResNet

Inception

Inception

GoogLeNet

GoogLeNet

VGG

VGG

AlexNet

AlexNet

LeNet

LeNet

GAN

GAN

СТС: временнЫе фреймы

СТС: временнЫе фреймы

seq2seq

seq2seq

Сегментационные нейросети

Сегментационные нейросети

Рекуррентные нейросети

Рекуррентные нейросети

Автокодировщики

Автокодировщики

Сверточные нейросети

Сверточные нейросети

Свертка и подвыборка

Свертка и подвыборка

Дополнение данных

Дополнение данных

Методы инициализации весов

Методы инициализации весов

Регуляризация обучения нейросетей

Регуляризация обучения нейросетей

Пакетная нормализация

Пакетная нормализация

RMSprop, adadelta, adam

RMSprop, adadelta, adam

Адаптивная оптимизация нейросетей

Адаптивная оптимизация нейросетей

Оптимизация нейросетей по Нестерову

Оптимизация нейросетей по Нестерову

Эпохи, пакеты, итерации

Эпохи, пакеты, итерации

Многослойный перцептрон

Многослойный перцептрон

Обратное распространение ошибки

Обратное распространение ошибки

Функции активации

Функции активации

Нейрон смещения

Нейрон смещения

Слои в нейросетях

Слои в нейросетях

Искусственные нейронные сети

Искусственные нейронные сети

Ансамбль стекинга

Ансамбль стекинга

CatBoost

CatBoost

LightGBM

LightGBM

Градиентный бустинг и XGBoost

Градиентный бустинг и XGBoost

Стохастический градиентный бустинг

Стохастический градиентный бустинг

Градиентный спуск

Градиентный спуск

LogitBoost, BrownBoost и L2Boost

LogitBoost, BrownBoost и L2Boost

Адаптивный бустинг

Адаптивный бустинг

Сверхслучайные деревья

Сверхслучайные деревья

Out-of-Bag

Out-of-Bag

Случайный лес

Случайный лес

Бэггинг

Бэггинг

Бутстрэп

Бутстрэп

Ансамблевые модели

Ансамблевые модели

Метод опорных векторов

Метод опорных векторов

Дерево принятия решения

Дерево принятия решения

Метод ближайших соседей (kNN)

Метод ближайших соседей (kNN)

Наивный Байес

Наивный Байес

Логистическая функция потерь и кросс-энтропия

Логистическая функция потерь и кросс-энтропия

Взвешенная квадратичная Каппа

Взвешенная квадратичная Каппа

Оценка Каппа Коэна

Оценка Каппа Коэна

Матрица неточностей

Матрица неточностей

ROC AUC и Gini

ROC AUC и Gini

F-мера

F-мера

Точность и полнота

Точность и полнота

Логистическая регрессия

Логистическая регрессия

Линеаризация регрессии

Линеаризация регрессии

Полиномиальная регрессия

Полиномиальная регрессия

BIC и AIC

BIC и AIC

Линейная регрессия и L1/L2-регуляризация

Линейная регрессия и L1/L2-регуляризация

Метрики и расстояния

Метрики и расстояния

Подготовка (pre-processing) данных

Подготовка (pre-processing) данных

Среднеквадратичная ошибка

Среднеквадратичная ошибка

Аппроксимация данных

Аппроксимация данных

Метод наименьших квадратов

Метод наименьших квадратов

Метод максимального правдоподобия

Метод максимального правдоподобия

Использование HDF

Использование HDF

Недообучение и переобучение

Недообучение и переобучение

Оптимизация гиперпараметров модели

Оптимизация гиперпараметров модели

Разбиение выборки

Разбиение выборки

EDA: разведочный анализ данных

EDA: разведочный анализ данных

Процесс ETL: получение, очистка, объединение данных

Процесс ETL: получение, очистка, объединение данных

Модель и процесс машинного обучения

Модель и процесс машинного обучения

Задачи машинного обучения

Задачи машинного обучения

Николай Мациевский об обучении Анализу данных на Python

Николай Мациевский об обучении Анализу данных на Python

Отзыв об обучении в Центре digital профессий ITtensive

Отзыв об обучении в Центре digital профессий ITtensive

Видео отзыв об обучении в Центре digital профессий ITtensive

Видео отзыв об обучении в Центре digital профессий ITtensive

Видео отзыв Андрея Ермоленко (об обучении в Центре digital профессий ITtensive)

Видео отзыв Андрея Ермоленко (об обучении в Центре digital профессий ITtensive)

Как установить python на windows

Как установить python на windows