Рис. 1. Оптимизация многомерного пространства алгоритмов торговых стратегий.
Оптимизация торговых стратегий
В процессе алгоритмической торговли постоянно возникает необходимость настройки параметров алгоритмов торговых стратегий. Сочетания всех возможных параметров превращается в большое многомерное пространство вариантов стратегий. Чтобы получить самые прибыльные и стабильные стратегии нужно исследовать это пространство и подобрать оптимальные параметры для торговли.
Читать полностью »
Всем доброго времени, друзья.
Когда мы думаем о биоинформатике, мы обычно представляем себе какие-нибудь сложные последовательности ДНК, фолдинг белка или, на худой конец, моделирование диффузии вируса.
В данной же статье речь пойдёт несколько о другой теме, куда более близкой, можно сказать, машинному зрению и анализу документов, или даже прикладной автоматизации, чем высокой науке. Но на самом деле, тема важна и актуальна, хотя бы уже потому, что существует в очень интересной экологической нише.
КДПВ:
Кого заинтересовал — прошу под кат.
Читать полностью »
Видео, доклады и краткий отчет для тех, кто не приехал и не успел посмотреть прямую трансляцию.
В офисе Superjob состоялся Data Science Meetup. Послушать доклады пришли около ста аналитиков и разработчиков, включая специалистов из Renault, Тинькофф банк, Эльдорадо, SAP, Вымпелком, Delloite, ВТБ и тд. Около 500 человек смотрели прямую трансляцию.
Привет всем, кто проходит курс машинного обучения на Хабре!
В первых двух частях (1, 2) мы попрактиковались в первичном анализе данных с Pandas и в построении картинок, позволяющих делать выводы по данным. Сегодня наконец перейдем к машинному обучению. Поговорим о задачах машинного обучения и рассмотрим 2 простых подхода – деревья решений и метод ближайших соседей. Также обсудим, как с помощью кросс-валидации выбирать модель для конкретных данных.
Напомним, что к курсу еще можно подключиться, дедлайн по 2 домашнему заданию – 13 марта 23:59.
Привет всем, кто начал проходить курс! Новые участники, добро пожаловать! Второе занятие посвящено визуализации данных в Python. Сначала мы посмотрим на основные методы библиотек Seaborn и Plotly, затем поанализируем знакомый нам по первой статье набор данных по оттоку клиентов телеком-оператора и подглядим в n-мерное пространство с помощью алгоритма t-SNE.
Напомним, что к курсу еще можно подключиться, дедлайн по 1 домашнему заданию – 6 марта 23:59.
Сейчас статья уже будет существенно длиннее. Готовы? Поехали!
Специально для тех, кто не успел зарегистрироваться на Superjob Data Science Meetup, мы организуем прямую трансляцию события на Youtube или Facebook.
Начало в 19:00 по московскому времени.
Читать полностью »
Довольно часто enterprise задачи по обработке данных затрагивают данные, сопровождаемые временной меткой. В R такие метки, обычно хранятся как класс POSIXct. Выбор методов работы с таким типом данных по принципу аналогии может привести к большому разочарованию и убеждению о крайней медлительности R. Хотя если взглянуть на эту чуть более пристально, то оказывается, что дело не совсем в R, а в руках и голове.
Ниже затрону пару кейсов, которые встретились в этом месяце и возможные варианты их решения. В ходе решения появляются весьма интересные вопросы. Заодно упомяну инструменты, которые оказываются крайне полезными для решения подобных задачек. Практика показала, что об их существовании знают немногие.
Привет всем, кто ждал запуска открытого курса по практическому анализу данных и машинному обучению!
Первая статья посвящена первичному анализу данных с Pandas.
Пока в серии планируется 7 статей, идущих вместе с тетрадками Jupyter (репозиторий mlcourse_open), соревнованиями и домашними заданиями.
Далее идет список будущих статей, описание курса и собственно, первая тема – введение в Pandas.
В современном машинном обучении и науке о данных можно выделить несколько трендов. Прежде всего, это глубокое обучение: распознавание изображений, аудио и видео, обработка текстов на естественных языках. Еще одним трендом становится обучение с подкреплением — reinforcement learning, позволяющее алгоритмам успешно играть в компьютерные и настольные игры, и дающее возможность постоянно улучшать построенные модели на основе отклика внешней среды.
Есть и еще один тренд, менее заметный, так как его результаты для внешних наблюдателей выглядят не так впечатляюще, но не менее важный — автоматизация машинного обучения. В связи с его стремительным развитием вновь актуальным становится вопрос о том, не будут ли data scientist’ы в конце концов автоматизированы и вытеснены искусственным интеллектом.
Читать полностью »
Углубимся ещё немного в малохоженные дебри Data Science. Сегодня в очереди на препарацию алгоритм кластеризации DBSCAN. Прошу под кат людей, которые сталкивались или собираются столкнуться с кластеризацией данных, в которых встречаются сгустки произвольной формы — сегодня ваш арсенал пополнится отличным инструментом.
