Прогноз временных рядов с помощью ансамбля нейронных сетей. Практический пример — прогноз будущего оборота подключенных проектов Нейронные сети, искусственный интеллект

Доклад принят в программу конференции
Александр Толмачев
Xsolla

Head of Data Science компании Xsolla. Преподаватель курсов по Машинному обучению в ВШЭ, координатор Пермского краевого IT-Университета по дополнительному профессиональному образованию, ментор курсов по анализу данных на Coursera. Более 5 лет опыта работы в банковском секторе. Тратит все свободное время на всё то, что связано с анализом данных, от классических статистических моделей и мат. моделирования до создания аналитических приложений, BI-отчетности и алгоритмов машинного обучения.

Тезисы

- Математика прогнозирования сложных зависимостей временных рядов;
- эффективные архитектуры для прогнозирования временных рядов;
- ансамблирование подходов в прогнозе временных рядов;
- инфраструктура автоматического решения в облаке.

Презентация - https://docs.google.com/presentation/d/1amBu57gzR4z7vqfHUXB_umTpH9hPycQcg3_glON91EI/edit?usp=sharing

Другие доклады секции Нейронные сети, искусственный интеллект