Привет, Хабр!Если вы когда-либо имели дело с временными рядами, то, вероятно, слышали о Darts. А для тех, кто ещё в танке: Darts — это мощный инструмент, который поддерживает мультиварибельные временные ряды и легко интегрируется с PyTorch и TensorFlow.Зачем же тестировать временные ряды, когда
В Python хватает инструментов для работы с временными рядами, но обычно приходится жонглировать тремя-четырьмя пакетами с разными API. Darts — библиотека, которая собирает всё в одном месте: статистические модели, градиентный бустинг, нейросети — и работает по знакомой схеме fit() / predict(). Сегодня разберём её подробно: что умеет, где удобна, как использовать в задачах. Читать далее
Меня зовут Андрей, я разработчик библиотеки ETNA в Тинькофф. В статье расскажу, как быстро и легко анализировать временные ряды с помощью ETNA, зачем временным рядам столько фич, и покажу, что даже простой линейной моделью можно получить хороший результат прогнозирования. [Под катом много картинок и GIF] Читать далее
Привет, Хабр!Сегодня мы поговорим о временных рядах, и как мы можем работать с ними, используя ЯП R. Временные ряды позволяют понять динамику процессов, изменяющихся со временем, и предсказывать тенденции. Читать далее