ИИИ Спортивный анализ данных - + конспект от YandexGPT

ИИИ Спортивный анализ данных - конспект от YandexGPT 00:02 Введение в прогнозирование временных рядов • В этом курсе будет знакомство с библиотеками для прогнозирования временных рядов, включая классические модели машинного обучения и нейронные сети. • Задачей будет решение задачи прогнозирования временного ряда с использованием различных методов. 01:53 Кластеризация вакансий на Хабре • В рамках этого курса будет рассмотрена задача кластеризации вакансий на Хабре, где необходимо применить различные методы обучения без учителя, включая НЛП и понижение размерности. 06:30 Нейронные сети и их применение • В этом разделе будет рассмотрено понятие нейронной сети, ее преимущества и применение на различных задачах, включая табличные данные, компьютерное зрение и НЛП. • Будут рассмотрены различные архитектуры нейронных сетей и их применение для решения различных задач. 15:55 Обзор прошлого семестра • Обсуждение базовых понятий анализа данных, таких как визуализация, статистика и применение графиков для непрерывных и категориальных данных. • Упоминается использование медианы и квартилей для устойчивости к выбросам и интерпретации размаха. 22:13 Применение анализа данных • Обсуждение использования тепловой карты для совместного анализа нескольких направлений и временных изменений. • Упоминание важности корреляции и коллекционного анализа для выявления значимых признаков и взаимосвязей между данными. • Обсуждение ложных корреляций и необходимости проверки на уровне логики и бизнес-модели. 29:01 Метрики для классификации • Видео обсуждает различные метрики для оценки качества классификации, включая абсолютное отклонение, среднеквадратичное отклонение, коэффициент корреляции и другие. • Метрики могут быть использованы для определения того, насколько хорошо модель предсказывает значения, и для определения того, насколько хорошо она предсказывает классы. 36:07 Оптимизация точности прогноза • Видео обсуждает концепцию оптимизации точности прогноза, которая может быть использована для оптимизации модели, когда важно предсказать все классы точно, но не все классы должны быть предсказаны. • Это может быть полезно, когда важно не потерять клиентов, которые могут уйти, но не важно предсказать всех клиентов, которые могут остаться. 42:41 Использование метрик для оценки качества модели • Видео объясняет, как использовать метрики для оценки качества модели, включая использование обученной модели для прогнозирования и сравнение результатов с метками. • Это позволяет определить, насколько хорошо модель предсказывает классы и насколько хорошо она предсказывает вероятности классов. 47:00 Линейная регрессия • Линейная регрессия - простой и понятный алгоритм, основанный на методе наименьших квадратов. • Имеет свои недостатки, такие как подверженность выбросам и сложность в решении нелинейных зависимостей. 50:12 Логистическая регрессия • Логистическая регрессия - модификация линейной регрессии, которая преобразует диапазон входных данных в значение от 0 до 1 для классификации. • Имеет преимущества в устойчивости к выбросам и интерпретации результатов. 52:42 Структурированные методы • Структурированные методы, такие как машинное обучение опорных векторов, имеют понятие лосс функции и могут обучаться на ходу. • Устойчивы к выбросам, но плохо устойчивы к масштабу данных. 58:21 Деревья решений • Деревья решений - алгоритм, который разделяет объекты на разные ветки, основываясь на правилах. • Устойчивы к выбросам, но не умеют выходить за пределы значений, обученных в процессе обучения. 59:45 Подход к классификации • Видео обсуждает различные подходы к классификации, включая ансамбли, бустинг и стэкинг. • Ансамбли строятся на различных алгоритмах, включая деревья, и могут быть обучены на выборках данных. • Бустинг использует слабые модели, которые исправляют ошибки предыдущих моделей, чтобы достичь более точного результата. • Стэкинг объединяет несколько моделей для улучшения качества классификации. 01:07:30 Нейронные сети и НЛП • Видео также обсуждает использование нейронных сетей и НЛП для классификации текста. • Нейронные сети могут быть использованы для прямого кодирования текста, а также для учета значимости слов и фильтрации уникальных слов. • НЛП может быть использовано для кластеризации текста и выделения ключевых слов для понимания сущности текста.