Большой датасет с временными рядами + блокнот с заготовкой Давно не писал в канал - завалило рабочими задачами, делаем много классных штук, скоро начну про них рассказывать. А сегодня подготовил для вас максимально полезный пост, достойный ваших сохраненок. Короче, я как-то писал, что занимаюсь ресерчем в области time series processing. И в своих исследованиях я наткнулся на чуть ли не самый большой датасет с временными рядами для тестирования моделей классификации, кластеризации, прогнозирования, интерполяции и других штук - UCR Time Series Classification Archive. Теперь кручу его со всех сторон. Надо сказать, что раздобыть этот датасет не так-то просто - авторы знатные шутники. Сначала ты должен найти их сайт. Затем скачать архив. Потом открыть pdf-ку с описанием. Затем дочитать ее до конца, чтобы понять, какой пароль от архива. А чтобы узнать пароль от архива, ты должен найти в интернете статью одного из авторов и найти там фразу «every item that we ... » - и вот продолжение этой фразы и является паролем 🤡 В общем, ребята - большие красавчики, но я все же сэкономлю вам немного времени. Пароль от архива - attempt to classify (в одно слово). А чтобы вам было еще полезней - сделал для вас блокнот в Google Colab, где показал, как работать с этим датасетом. Там, кстати, много прикольных фишек: - Как с помощью Python разархивировать архив с паролем - Как запустить функцию в отдельном потоке, чтобы она работала в фоновом режиме - Несколько фокусов работы с Matplotlib Если вам такой контент полезен - поставьте реакцию! А когда наберем 250 разных реакций, я выложу еще один блокнот, где покажу - как на этом датасете можно сравнивать эффективность моделей для обработки временных рядов!