Покоряем гору временных рядов: делаем прогноз для 200+ рядов с библиотекой Etna
Я работаю дата-сайентистом 5 лет и до сих пор испытываю боль, когда нужно сделать MVP по временным рядам. Начиная с того, как построить несколько графиков одновременно без «слипшихся» меток по осям, заканчивая поиском подходящего метода очистки ряда от аномалий. И всё это венчает цикл по каждому ряду с бесконечным жонглированием данными между numpy, pandas, sklearn, yet_another_library.
Ландшафт угроз в 2026-м: внимание на Россию
Привет, Хабр! Продолжаем перелистывать киберстраницы уходящего года и делиться прогнозами на ближайшее будущее. Заглянем в 2026-й!
Анализ возможности применения модели OpenThinker2-32B в автоматизированных системах прогнозируемого обслуживания
Постановка проблемы.
Студенты против рынка: как 80 команд на Finam x HSE AI Hackathon создавали торговых агентов и нейросети для трейдинга
В октябре «Финам» и ВШЭ провели масштабный хакатон Finam x HSE AI Trade Hack, в рамках которого студенты ведущих российских вузов и молодые IT-специалисты разрабатывали свои финтех-проекты в трех направлениях: Forecast (прогноз динамики цен с учетом новостей)Trader (LLM‑интерфейс к Trade API)Radar (поиск горячих финансовых новостей)
MOEX_AutoML VS ИИ (LLM)
Специализация всё ещё ключевой фактор точности прогноза? Всем привет! Меня зовут Андрей Бугаенко, и в этой статье я расскажу, почему мы в Московской бирже считаем, что AutoML-подход, основанный на интеллектуальном выборе моделей и признаков (на примере MOEX_AutoML), эффективнее современных LLM в задачах численного прогнозирования.
Кросс-валидация на временных рядах: как не перемешать время
Привет, Хабр!Сегодня рассмотрим то, что чаще всего ломает даже круто выглядящие модели при работе с временными рядами — неправильная кросс-валидация. Разберем, почему KFold тут не работает, как легко словить утечку будущего, какие сплиттеры реально честны по отношению ко времени, как валидировать фичи с лагами и агрегатами.Почему KFold — плохая идея для time-seriesKFold — штука классная… но только если твои данные не зависят от времени. Он был создан для мира, где каждый объект независим. Для задач классификации изображений или анализа табличных данных KFold
