Как создавать модели прогнозирования временных рядов с помощью Darts Изменение климата, несомненно, является одной из самых серьезных проблем, с которыми сталкивается человечество, и эксперты считают его экзистенциальной угрозой для нашего вида. В 2021 году во всем мире были зарегистрированы беспрецедентные волны тепла и сильные лесные пожары, а наводнения принесли разрушения в Европу и Азию. Согласно Шестому оценочному отчету Межправительственной группы экспертов по изменению климата..

Данные для перемен Машинное обучение в общественном здравоохранении: путь пациента Использование достижений в области технологий и науки о данных для ощутимого улучшения результатов общественного здравоохранения для людей из групп риска в странах с низким и средним уровнем дохода. Сегодня машинное обучение — одна из самых горячих тем в сфере медицинских технологий — практически в любой области. В этом посте мы рассмотрим гораздо менее традиционное применение науки о данных 21-го..

Данные для изменения Прогнозирование избытка ветровой электроэнергии в Ирландии: машинное обучение против изменения климата Могут ли алгоритмы машинного обучения обнаруживать скрытые закономерности в сложной электросети для надежных прогнозов? Прогнозы временных рядов между изменяющимися моделями потребления, ограничениями сети и внезапно меняющимися погодными условиями могут быть непростыми. Мы рады поделиться своим опытом с рядом алгоритмов машинного обучения, которые помогут нам..