Доброго дня!
Мы продолжаем наш цикл статей открытого курса по машинному обучению и сегодня поговорим о временных рядах.
Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности.
Интернет Вещей (the Internet of Things, IoT), казалось бы, зародился совсем недавно, в начале 2010-х, но в последнее время он стал притчей во языцех (или «buzz-word»), что ни одно значимое событие из мира IT не обходится без его упоминания.
Потому странно, что новость, опубликованная на сайте Forbes и посвящённая IoT, прошла незамеченной на GT. Чтобы восполнить этот пробел, мы преставляем читателям рускоязычный перевод статьи, опубликованной в январе на сайте журнала. Под катом Вы узнаете много интересного, как о прогнозах развития рынка IoT в цифрах, так и о последствиях для безопасности, связанных со столь бурным ростом Интернета Вещей, и создаваемом чёрном рынке.
Читать полностью »
