41 Кб, 330x245Сап, коллеги! Кароче возникла необходимость проанализировать временные ряды данных (температура, давление воды и пр.) на предмет их взаимосвязи и извлечения максимума информации о системе. С нейросетекой и R что-то получается, но я нихуя не понимаю как именно, почему именно эти методы были использованы, насколько результаты правильно интерпретированы. Анон, если ты в теме, подскажи как вкатиться, с чего начать. У меня с математикой не то чтоб отлично, поэтому книжки из одн х лишь формул не зайдут.
>>012 (OP)
Похоже проблема в том что ты даже не знаешь что именно ты не знаешь.
Т.е. ты не знаешь вообще что тебе надо и зачем тебе это надо.
>подскажи как вкатиться
>(температура, давление воды и пр.) на предмет их взаимосвязи и извлечения максимума информации о системе.
Похоже проблема в том что ты даже не знаешь что именно ты не знаешь.
Т.е. ты не знаешь вообще что тебе надо и зачем тебе это надо.
>>016
Зришь в корень. У меня есть данные и их надо проанализировать, а у меня лапки и глупеньковость, область не моя, ниче в этом не понимаю
Зришь в корень. У меня есть данные и их надо проанализировать, а у меня лапки и глупеньковость, область не моя, ниче в этом не понимаю
>>017
Чтобы не отчислили и не отправили в нештурм?
Для начала узнай у препода о чём вообще работа, а то нафантазируешь сам себе какие хочешь найти зависимости, а потом окажется что были какие-то конкретные вещи, вывод о которых нужно было сделать по этим данным.
>надо проанализировать
Чтобы не отчислили и не отправили в нештурм?
Для начала узнай у препода о чём вообще работа, а то нафантазируешь сам себе какие хочешь найти зависимости, а потом окажется что были какие-то конкретные вещи, вывод о которых нужно было сделать по этим данным.
>>018
Бро, я не студент, уже (что жаль). Нужно освоить новую область, а у меня базы нет никакой, и это проблема. Может суровая математика мне и не нужна в тонкостях, для старта на уровне методов хватит. Посмотрел что-то на ютубах, с трендами, сезонностью, скользящими средними, экспоненциальным сглаживанием и аримой все понятно, могу на питонии или в R юзать, ноль проблем. Но нужно научиться ориентироваться в методах и их применимости, наверняка есть супер годная книжка или другой сурс
Бро, я не студент, уже (что жаль). Нужно освоить новую область, а у меня базы нет никакой, и это проблема. Может суровая математика мне и не нужна в тонкостях, для старта на уровне методов хватит. Посмотрел что-то на ютубах, с трендами, сезонностью, скользящими средними, экспоненциальным сглаживанием и аримой все понятно, могу на питонии или в R юзать, ноль проблем. Но нужно научиться ориентироваться в методах и их применимости, наверняка есть супер годная книжка или другой сурс
>>020
В методах чего, ты до сих пор так и не смог внятно написать что тебе надо, чисто математика работы с данными, т.е. максимально обобщённо, не важно какие данные, или конкретика работы "с температурой, влажнойстью и т.д."
>Но нужно научиться ориентироваться в методах
В методах чего, ты до сих пор так и не смог внятно написать что тебе надо, чисто математика работы с данными, т.е. максимально обобщённо, не важно какие данные, или конкретика работы "с температурой, влажнойстью и т.д."
>>021
У меня метео- и гидрологические данные. Но наверняка большая часть методов общая
У меня метео- и гидрологические данные. Но наверняка большая часть методов общая
На степике есть очень хороший курс от омского университета, он состоит из 3-х частей. Там правдо все идет матан потому что нейросети по факту являются очень сложной математической функцией. Потом если захочешь дальше писать их то тебе надо на питоне научиться писать и освоить tenserflow. Можешь tenserflow прям на их сайте посмотреть, там есть например полный код генератора гартинок с цифрами а дальше на хагингфейсе почекать. https://stepik.org/course/Машинное-обучение-8057/