Машинное обучение — работа в Москве

Для себя Проверка алгоритма прогнозирования временных рядов. Ниже его текущее состояние: 1. Предобработка данных 1.1. Удаление выбросов вверх и вниз o На данных по всему ряду o На данных по скользящему окну 1.2. Экспоненциальное сглаживание предобработанных данных из пункта 1.1 2. Сезонная декомпозиция 2.1. Методом скользящих средних 2.2. Методом LOESS (пока в разработке) 3. Прогнозирование с автоматическим подбором гиперпараметров по точности тестовой выборки 3.1. Prophet 3.2. SARIMA 3.3. Holt-Winters 4. Выбор оптимальной модели (работает плохо, нужен критерий для выбора) 5. Выбор финальной версии прогноза (вручную с корректировкой наклона и уровня)