-
PatchTST: Трансформер для прогнозирования временных рядов
За последние годы область прогнозирования временных рядов сделала ощутимый скачок вперед благодаря внедрению архитектур трансформеров. Если раньше в этой области полновластно доминировали бустинги, рекуррентные нейронные сети и классические статистические методы, то сегодня мы наблюдаем настоящий прорыв в точности и эффективности нейросетевых моделей. Одной из наиболее значимых инноваций стала архитектура PatchTST, которая не просто адаптировала трансформеры…
-
Продвинутые методы предиктивной аналитики с глубокими нейронными сетями
В современном мире данные стали новой нефтью, а способность предсказывать будущие тенденции на их основе – критически важным конкурентным преимуществом. За последние несколько лет я реализовал десятки проектов в области предиктивной аналитики с использованием глубокого обучения и нейронных сетей, и сегодня хочу поделиться своим опытом и знаниями в этой захватывающей области. Преимущества deep learning в…
-
Новейшие модели прогнозирования временных рядов
Прогнозирование временных рядов — одна из важнейших задач в области data science. Долгое время эти задачи не доверяли нейронным сетям: исследователи предпочитали использовать быстрые, надежные и понятные методы классического машинного обучения. К тому же, точность нейронок в таких задачах оставляла желать лучшего. Однако, в последние годы кое-что изменилось — нейросети начали побеждать классические ML алгоритмы…