Обнаружение аномалий — одна из важнейших функций для решений в области «интернета вещей» (IoT), которые собирают и анализируют временные изменения в потоке данных от различных датчиков. Во многих случаях поток данных со временем не претерпевает значительных изменений. Однако…
Всем привет! Недавно я закончил курс "Machine Learning. Advanced" по продвинутым техникам машинного обучения. Я работал над проектом по обработке временных рядов. Тема проекта: “Применение алгоритмов обработки временных рядов и байесовских моделей для задачи извлечения символов из…
Одной из базовых функций языка запросов Prometheus является агрегация временных рядов в режиме реального времени. Также язык запросов Prometheus можно использовать для обнаружения аномалий в данных временных рядов. Команда Mail.ru Cloud Solutions перевела статью инженера команды инфраструктуры GitLab, где вы найдете примеры кода, которые сможете попробовать на своих системах. Читать дальше →
Привет, Хабр. Эта статья посвящена методу долгосрочного прогнозирования временных рядов с помощью рядов Фурье [1-2]. Особенность подхода в том, что в отличие от классических методов прогнозирования и машинного обучения прогнозируется не сама неизвестная функция, а ее коэффициенты разложения в ряд Фурье. Далее по спрогнозированным коэффициентам Фурье восстанавливается неизвестная функция и делается прогноз ее значений на следующий период. Внимание! Статья содержит множество формул. Читать дальше →