• Проєкти 5
  • Оцінка 5.0
  • Рейтинг 673

Бюджет: 27000 UAH Термін: 7 днів

Привіт, я працював над аналізом часових рядів для фінтех-компанії — знаходив патерни в бінарних послідовностях транзакцій (точність передбачення +68%, датасет 2М+ записів).

Цікаве завдання! Підкажи — послідовність згенерована алгоритмічно чи це реальні дані (наприклад, результати торгів або гри)? Це одразу визначить вибір методів дослідження

Пропоную зв'язатися, я безкоштовно проконсультую вас з технічної сторони та складемо план розробки + розповім про мою команду!

  • Проєкти -
  • Оцінка -
  • Рейтинг 421

Бюджет: 27000 UAH Термін: 7 днів

Привіт, Сергію! Це буквально моя профільна тема. Я навчаюся у Львівській політехніці на спеціалізації "Системи штучного інтелекту" (AI Systems). Ми детально вивчали подібні завдання в рамках курсового проектування по методам оптимізації та аналізу даних (моделювання прихованих Марковських ланцюгів, стохастичні процеси та оцінка математичного сподівання на довгих дистанціях). З задоволенням візьмуся за це дослідження.

Як я реалізую задачу на Python, щоб уникнути переобучення (overfitting) і знайти реальний стійкий сигнал:
Статистичний скринінг (База): Аналіз частот 0/1, розрахунок автокореляційної функції (ACF) для виявлення лагів, перевірка гіпотези про випадковість (Runs test).
Контекстний аналіз (N-грамми): Пошук патернів фіксованої довжини (ковзне вікно від 2 до 8 символів). Побудуємо умовні ймовірності: якщо рядок $P$ зустрічається в датасеті, яка реальна ймовірність $P(1|P)$. Відфільтруємо патерни, де зміщення ймовірності статистично значуще (вище 55–60%) і порахуємо p-value, щоб відсікати випадкові шуми.
Моделювання: Перевірю предсказувальну силу простих Марковських моделей, а також легковісних ML-алгоритмів (переведемо послідовність в табличні фічі з лагами і навчимо Random Forest / XGBoost з жорсткою регуляризацією).

На виході надам:
Повністю відтворюваний чистий Python-код (Jupyter Notebook) з розділенням на Train / Test вибірки (щоб довести, що модель реально працює на нових даних).
Покроковий звіт з описом використаних методів, списком знайдених прибуткових патернів, фінальним Score за вашою системою (+1/-1) та оцінкою матожидання.

  • Проєкти 10
  • Оцінка 5.0
  • Рейтинг 1 796

Бюджет: 27000 UAH Термін: 8 днів

Вітаю. Для виявлення закономірностей у бінарній послідовності я планую застосувати багатоетапний підхід, що включає глибокий статистичний аналіз, формування ознак з історії послідовності та дослідження різних прогностичних моделей. Це охопить методи пошуку паттернів та аномалій, застосування Марковських моделей, а також інструментів машинного навчання, таких як класифікатори на основі деревної архітектури чи базові рекурентні мережі, для ідентифікації станів з високою вірогідністю наступного символу. Ключовим буде не просто пошук кореляцій, а створення робастної моделі, здатної надійно демонструвати позитивне математичне очікування на неочікуваних даних, з використанням крос-валідації та ретельного бектестингу. Маю значний досвід у задачах аналізу часових рядів та виявлення прихованих залежностей, що дозволить ефективно використовувати вже напрацьовані алгоритми та шаблони для прискорення розробки та валідації рішень. Всі деталі реалізації, кінцевий бюджет та терміни пропоную обговорити в особистих повідомленнях.

  • Проєкти 57
  • Оцінка 5.0
  • Рейтинг 2 578

Бюджет: 27000 UAH Термін: 5 днів

Працюю фінансовим аналітиком у великій міжнародній компанії. Є досвід роботи із схожими проектами. Можу допомогти

  • Проєкти 32
  • Оцінка 5.0
  • Рейтинг 11 968

Бюджет: 27000 UAH Термін: 7 днів

Доброго дня! Розробляю на Python, React/Node.js виконував схожі проєкти, готовий до співпраці.

  • Проєкти -
  • Оцінка -
  • Рейтинг 414

Бюджет: 27000 UAH Термін: 5 днів

Доброго дня, дуже зацікавив проект. Раніше працював з навчанням нейромереж і аналізом даних, тож маю досвід. Бюджет готовий обговорити в ЛС.

  • Проєкти 37
  • Оцінка -
  • Рейтинг 2 137

Бюджет: 27000 UAH Термін: 7 днів

Доброго дня, Сергію.

Можу виконати дослідження послідовності як повноцінний статистичний аналіз, а не просто підбір моделі. Перевірю, чи є в даних стійкий сигнал: частоти 0/1, серії, n-грамми та контексти, стани перед наступним символом, автокореляції, а також прості статистичні та ML-моделі.

Результат оформлю відтворювано:
- Python-код дослідження;
- розділення даних на навчальну та тестову частини;
- список знайдених патернів, якщо вони статистично тримаються;
- точність, кількість прогнозів та підсумковий score за системою +1/-1;
- короткий звіт: які підходи спрацювали, які ні, і де є ризик переобучення.

  • Проєкти 53
  • Оцінка 4.4
  • Рейтинг 3 186

Бюджет: 27000 UAH Термін: 4 дні

Доброго дня

Готов взятися за виконання даної роботи

пишіть, буду радий допомогти з вашою задачею максимально

Чекаю на подальше спілкування в ЛС

Ставки приховані

У списку не показані ставки, приховані замовником чи фрилансером з Plus, а також ставки, що порушують правила