Неувядающая классика или «чёрный ящик»: кто кого в битве за прогноз. Глава первая

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

24.09.2024 11:45:28 | Хабр

Хабы: Машинное обучение

После перерыва продолжаю цикл статей про одно из самых интересных направлений в статистике и науке о данных - прогнозировании временных рядов (или рядов динамики, как их первоначально называли в учебниках по эконометрике). Эта работа будет не в стиле перевода с моими комментариями, а полноценное исследование на тему эффективности прогнозных моделей: мы с вами разработаем и сравним две модели прогнозирования временных рядов - традиционную статистическую модель - реализацию модели ARIMA с сезонной компонентой и экзогенными переменными под названием SARIMAX и рекуррентную модель глубокого обучения на основе слоя LSTM. Выясним, какая их них наиболее эффективно справится с климатическими данными, которые подготовил для своей книги Франсуа Шолле "Глубокое обучение с Keras", второе издание которой вышло в 2023 году. Второе издание значительно переработано в ногу со временем, и я настоятельно рекомендую изучить эту книгу как начинающим аналитикам данных, так и бывалым представителям науки о данных с багажом знаний о временных рядах.

Попутно отвечу на накопившиеся вопросы от участников сообщества, связанных как с подготовкой данных для рекуррентных нейронных сетей, так и с объяснением деталей дальнейшего использования обученных моделей.

Приводимый код в статье обогащён моими знаниями и опробован на деле - активно пользуюсь им в проектах, связанных с применением машинного обучения, и делюсь им с вами. Но перед этим я рекомендую освежить свои знания в вопросе о том, что такое одномерные и многомерные временные ряды, а также о точечном (одношаговом) и интервальном (многошаговом) прогнозировании и их выполнении (ссылка на статью).

Подробнее

Читайте также