Доброго дня! Мы продолжаем наш цикл статей открытого курса по машинному обучению и сегодня поговорим о временных рядах.

Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности.

UPD 01.2022: С февраля 2022 г. ML-курс ODS на русском возрождается под руководством Петра Ермакова couatl. Для русскоязычной аудитории это предпочтительный вариант (c этими статьями на Хабре – в подкрепление), англоговорящим рекомендуется mlcourse.ai в режиме самостоятельного прохождения.

Видеозапись лекции по мотивам этой статьи в рамках второго запуска открытого курса (сентябрь-ноябрь 2017).

Часть первая — Affinity Propagation
Часть вторая — DBSCAN
Часть третья — кластеризация временных рядов
Часть четвёртая — Self-Organizing Maps (SOM)
Часть пятая — Growing Neural Gas (GNG)

Пока другие специалисты по машинному обучению и анализу данных выясняют, как прикрутить побольше слоёв к нейронной сети, чтобы она ещё лучше играла в Марио, давайте обратимся к чему-нибудь более приземлённому и применимому на практике.

Кластеризация временных рядов — неблагодарное дело. Даже при группировке статических данных часто получаются сомнительные результаты, что уж говорить про информацию, рассеянную во времени. Однако нельзя игнорировать задачу, только потому что она сложна. Попробуем разобраться, как выжать из рядов без меток немного смысла. В этой статье рассматриваются подтипы кластеризации временных рядов, общие приёмы и популярные меры расстояния между рядами. Статья рассчитана на читателя, уже имевшего дело с последовательностями в data science: о базовых вещах (тренд, ARMA/ARIMA, спектральный анализ) рассказываться не будет.