данные

VK представляет новое решение для обучения искусственного интеллекта (ИИ) — вертикальное федеративное обучение (VML). Это позволяет тренировать модели на данных из разных баз, минимизируя риск утечки персональных данных. Руководитель группы Data Science VK, Артем Агафонов, объясняет, что данная технология позволяет обучать модели без фактического обмена данными между компаниями.

Сейчас для обучения аналитических моделей компании вынуждены делиться своими данными, что не всегда безопасно. VK предлагает альтернативу, где модели могут обучаться на разных данных, но без фактической передачи информации. Это позволяет предсказывать спрос и предложение, прогнозировать поломки оборудования и многое другое.

Технология уже тестируется с несколькими партнерами из ритейла и девелопмента, и VK планирует в дальнейшем продавать это решение. Однако эксперты указывают на необходимость решения двух ключевых проблем: поиск партнеров с нужными данными и качественная разметка данных для обучения моделей.

Итак, коллеги.

Добрый день!

Я тут немного заскучал и задумался: а почему бы не создать свою базу данных на ПК? Вроде как интересная тема получается. Смогу создать разные таблички, провести разные расчеты и все их связать между собой...

Итак, на данный момент у меня есть таблицы с данными рынка акций Московской Биржи с 2014 года: Тикер, Дата, Цена закрытия, Объем, Стоимость. Также у меня есть вторая табличка, где указаны тикер и наименование эмитента.

И вот, товарищи, вопрос и маленькая просьба: если у вас есть какой-нибудь опыт в этой области и верный способ анализировать данные, можете ли вы поделиться идеей по анализу акций? Может быть, поискать какую-либо корреляцию и сильное отклонение, или создать анализ по секторам?

Буду признателен за помощь и советы

Кто Покупал Нефть у Стран Персидского Залива с 1990х