Автоматический анализ временных рядов (с упором на классификацию и поиск аномалий)

Анонсы будущих семинаров - в канале ассоциации - Ссылка на - Докладчик: Илья Ревин, научный сотрудник исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта “Сильный искусственный интеллект в промышленности“, научный сотрудник лаборатории композитного искусственного интеллекта ИТМО. Аннотация: Автоматическое машинное обучение способно повысить эффективность анализа временных рядов благодаря возможности комбинировать различные методы извлечения признаков и модели машинного обучения для создания оптимальной модели для конкретной задачи. На данный момент актуальные решения данной задачи имеют 2 существенных недостатка: 1. Ограниченный набор методов извлечения признаков, которые не учитывают все свойства временных рядов (например, анализ формы, тренда, циклических компонентов). Однако оптимальное подмножество признаков отличается для каждого конкретного набора данных.