Хабы: Python, Data Engineering, Машинное обучение, Алгоритмы, Исследования и прогнозы в IT
На исторических данных за 1991-2019 год покажем, как можно "увидеть" и "выцепить" признаки переворота. С помощью машинного обучения и ансамблевых модели. Ансамбли (конечно, не музыкальные), как показывает практика, – более эффективны в таких делах, и самое главное - хорошо "тюнятся" и "чипуются".
*Nota Bene (та Bene, что ни разу не гессерит). При всем негативном отношении к революциям, переворотам и прочим событиям в любой части мира, это – объективная реальность, которую можно не только изучать, но и предупреждать.
Читать далее