Maribel & Cipher
Cipher
Марибель, привет. Я тут копался в данных телеметрии VR-шлемов и заметил повторяющуюся закономерность в скачках задержки непосредственно перед тем, как пользователи начинают теряться. Ты думаешь, можно предсказать эти моменты с помощью модели машинного обучения, или я просто зря трачу время?
Maribel
Привет! Звучит как типичный случай для контролируемой модели – может, градиентный бустинг деревьев или простая LSTM, если важна последовательность. Собери данные о задержке, температуре гарнитуры, её весе, данных о движениях пользователя, пропусти это через инжиниринг признаков – и, скорее всего, увидишь чёткую сигнатуру пиков. Если данные шумные, будут ложные срабатывания, но для этого и нужна модель. Попробуй и скажи, как выглядит кривая ROC!
Cipher
Отличный анализ, но не забудь, модель может переобучиться на помехи от теплового датчика – может принять снижение температуры за всплеск. Я быстро проведу кросс-валидацию и посмотрю, останется ли площадь под кривой выше 0.85. Пришлю тебе график.
Maribel
Отлично, да. Только будь внимательна с этим скачком показаний, может, сначала добавь сглаживание скользящим средним. Жду, что получится, посмотрим, как это будет выглядеть.
Cipher
Понял, добавлю скользящее среднее за десять кадров, прежде чем подавать температуру в модель. Думаю, ROC станет лучше. Подожди немного, результаты будут скоро.
Maribel
Отличный ход с скользящей средней, должно помочь стабилизировать волатильность. Буду здесь, присылай AUC и кривую, когда будешь готов. Удачи!