🦾 Современные задачи прогнозирования всё чаще выходят за рамки возможностей классических моделей. Если вы уже работаете с временными рядами, пора разобраться, какие архитектуры действительно определяют развитие машинного обучения сегодня.
24 августа в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок курса «Машинное обучение. Экспертный уровень».
На занятии сравним современные модели с ARIMA, Prophet, XGBoost и LSTM, разберём TimesNet, TimeGPT и другие актуальные подходы, а также на практике построим прогноз и оценим качество современных решений. Вы поймёте, где они дают преимущество и как применять их в реальных задачах.
➡️ Если вы хотите уверенно использовать современные методы прогнозирования, зарегистрируйтесь на открытый урок и получите практическое представление о технологиях, которые уже становятся новым стандартом отрасли: https://tglink.io/8ae474fca0b14a?erid=2W5zFJX5LQ1
#реклама
О рекламодателе
24 августа в 20:00 МСК приглашаем вас на открытый урок курса «Машинное обучение. Экспертный уровень».
На занятии сравним современные модели с ARIMA, Prophet, XGBoost и LSTM, разберём TimesNet, TimeGPT и другие актуальные подходы, а также на практике построим прогноз и оценим качество современных решений. Вы поймёте, где они дают преимущество и как применять их в реальных задачах.
➡️ Если вы хотите уверенно использовать современные методы прогнозирования, зарегистрируйтесь на открытый урок и получите практическое представление о технологиях, которые уже становятся новым стандартом отрасли: https://tglink.io/8ae474fca0b14a?erid=2W5zFJX5LQ1
#реклама
О рекламодателе