Гринд ликвидности с помощью ИИ
Исходный код опубликован в этом репозитории на GitHub
Как мы за год собрали с нуля крупнейшую F&R-платформу для сети масштаба «Магнита»
33 000 магазинов, 46 РЦ сети «Магнит», 17 млрд прогнозов на 90 дней, 8 ПБ данных и ни одного готового решения, которое можно было бы просто взять с рынка. В 2024 году мы начали с нуля собирать собственную F&R-платформу (Forecast and Replenishment) для «Магнита» — систему прогнозирования спроса и пополнения.
Парадокс ансамблей: почему «слабые» модели иногда побеждают «сильные»
TL;DR: В ансамблевом прогнозировании важнее не индивидуальное качество моделей, а разнообразие их ошибок. Эксперимент показывает: пул из «худших» по отдельности моделей даёт лучшую точность ансамбля, чем пул из «лучших».Недавно я провёл эксперимент, который противоречит интуиции большинства практиков: пул из индивидуально более слабых моделей стабильно превосходит пул из более качественных моделей при объединении в ансамбль.🔬 Методология экспериментаДанные: финансовые временные ряды цены на пшеницу FOB Черное море, фундаментальные и макро факторы
Футуролог изнасиловал журналистов
«Нынешнее поколение советских людей будет жить при коммунизме!» — Н. Хрущев, 1962 год, XXII съезд КПСС.После съезда огромными тиражами стали издаваться брошюры, рассказывающие, как хорошо будет жить в 1980-х. Программа была составлена по «точным научным расчетам»: через 20 лет будет изобилие, шестичасовой рабочий день и распределение по потребностям.Прогнозы коммунистов сейчас высмеивают, но в момент их публикации люди были в восторге.Некоторые прогнозы Илона Маска, порождавшие медиаштормы и ликование:
Линейная регрессия: от теории до production
Линейная регрессия - это первый алгоритм, который осваивает аналитик, и последний, который он перестает использовать. Разберем, что это такое, как работает, где применяется и с какими подводными камнями вы обязательно столкнетесь.1 Что такое линейная регрессияЛинейная регрессия - это метод моделирования зависимости между зависимой переменной (target) и одной или несколькими независимыми переменными (features).
Кривая хайпа Гартнера: 30 лет измерения ожиданий
Гартнеровская "кривая развития технологий" (Gartner Hype Cycle)
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!
