✨⭐ Here it comes! A new working paper with fantastic Fei Shang. That's another methodological paper for the R package bsvars! 🩷💛 Just have a look at the abstract! Rest assured we provide solid backing for each of them 🦾💪

More details coming up soon.

#bsvars #forecasting #MarkovSwitching #rstats

US Blizzards, Polar Vortex, Heat Domes, Atmospheric Rivers - Weather Weirding, Weather Wilding and Weather Whiplashing…https://youtu.be/hKIM1RRuH8o?si=ukUdkSJ5S1vElxsQ

#weather #weatherphotography #forecasting #meteorology #climate #Arctic #poles #climatechange

In #ClimateTech and #Forecasting work, ranked risk is not enough if the probability is wrong. This guide shows how to use reliability diagrams, Brier scores, and #Python to calibrate heatwave and flood forecasts for real #DataScience and #MachineLearning decisions. Read the full article: https://codelabsacademy.com/en/blog/calibrating-climate-risk-reliability-diagrams-python-extreme-events?source=mastodon

#ClimateTech #DataScience #Python

Психоистория Азимова как техническое задание: как я построил мультиагентный AI-прогнозатор

Короче, я прочитал «Основание» Азимова лет в четырнадцать и с тех пор не мог отделаться от одной мысли. Гэри Селдон придумал психоисторию – науку, которая предсказывает поведение больших групп людей статистически, как физик предсказывает поведение газа, не зная ничего про отдельную молекулу. Фантастика, понятно, хоть и годная. Но позавчера я поймал себя на том, что у нас уже есть все кубики. LLM-ы, которые умеют анализировать текст, потоки новостей в реальном времени, байесовская статистика и самое главное – у нас теперь есть вайбкодинг! Это почти, как родная шаурма в Белграде – неожиданно и приятно. Ну и я подумал, а что если попробовать? Не как метафору, а буквально. Взять психоисторию как техзадание и посмотреть, что получится. У меня получился Seldon Vault – сайт, который каждый день генерирует прогнозы о том, что произойдёт в мире, и потом честно считает, сколько раз угадал. Бесплатный, конечно же. Семь аналитиков, скептик и арбитр Архитектура Seldon устроена как аналитическое бюро, а не как один всезнающий оракул. Каждый день система собирает сигналы из десятка открытых источников – RSS-ленты мировых СМИ, Reddit, Telegram, Bluesky, предсказательные рынки (Polymarket, Metaculus), макроэкономика (FRED, Fear & Greed Index), базы конфликтов (ACLED, UCDP), катастрофы (GDACS) и геополитические события (GDELT). Первым их обрабатывает процессор сигналов – дешёвая модель (DeepSeek), которая классифицирует: это немедленная новость или структурный тренд? Важно или шум? Дальше отфильтрованные сигналы уходят параллельно семи аналитикам. Каждый смотрит на одни и те же данные через свою оптику:

https://habr.com/ru/articles/1009942/

#scifi #asimov #forecasting #llm #multiagent #scifi #multiagent_systems #multiagent_системы #multiagent_architecture

You already know that you can visualize your metrics from #Prometheus in #OpenSearch Dashboard's Discover Metrics experience (if not, check the comments).

But what if we could add some #AI sauce to detect anomalies and extrapolate forecasts?

Check out the new RFC for time series #anomalyDetection and #forecasting in @OpenSearchProject and chime in with your feedback.
https://github.com/opensearch-project/OpenSearch-Dashboards/issues/11439

#OpenSearchAmbassador #timeseries #metrics #monitoring #cloudnative
@Prometheus

Time Series Forecasting Analysis with Python
A practical workflow for finance data: clean the timeline, beat a baseline, and ship forecasts you can monitor.
This post walks through the real steps: missing dates, outliers, leakage-safe splits, baseline models, better models, and monitoring drift after deployment.

 https://medium.com/write-a-catalyst/time-series-forecasting-analysis-with-python-a8b518e54708

#python #timeSeries #finance #dataScience #forecasting

@programming @ai @socialsciences @pythonclcoding