Unsupervised подходы: Сегментация временных рядов // Демо-занятие курса «Machine Learning.

Advanced»
Сегментация временных рядов позволяет анализировать данные без разметки, решает сложные практические задачи в разных областях и сочетает современные методы ML.
Хотите узнать секреты сегментации временных рядов и разбить их на более понятные и управляемые части, выделяя ключевые паттерны и тренды?
📍 Программа вебинара:
- Разбор реальных кейсов – как сегментация временных рядов помогает решать прикладные задачи
- Практические примеры – работа с данными в Python (готовые кейсы и их разбор!)
- Методы сегментации, которые работают – от классической статистики до ML-подходов
- Лайфхаки – как избежать типичных ошибок и улучшить качество сегментации
- Ответы на ваши вопросы – разберем сложные моменты и подскажем, как адаптировать описанные методы в различных проектах
👥 Кому будет полезен вебинар?
- Продвинутым IT-специалистам, внедряющим ML модели в свои проекты для работы с временными рядами
- Аналитикам данных, желающим расширить свои знания в области временных рядов и методов их анализа
- Тем, кто самостоятельно изучает Data Science и уже освоил базовые алгоритмы кластеризации, а также статистические методы анализа временных рядов
✅ В результате вебинара вы:
- Познакомитесь с основными инструментами и методами сегментации временных рядов
- Научитесь применять их для выделения из временного ряда характерных частей
- Рассмотрите практические кейсы: от обнаружения структурных сдвигов, аномалий до выделения паттернов в данных
Открытый урок проходит в преддверии старта курса «Machine Learning. Advanced».
🚀 Не упустите возможность прокачать свои навыки! Записывайтесь на вебинар прямо сейчас и открывайте новые горизонты в анализе временных рядов!
Преподаватель: Алексей Кисляков - (д.э.н., к.т.н.) преподаватель/ученый-исследователь https://vkvideo.ru/video-145052891_456248501