Анализ временных рядов - - применение глубокого обучения + конспект от YandexGPT

Анализ временных рядов - - применение глубокого обучения конспект от YandexGPT 00:02 Временные ряды и машинное обучение • В видео обсуждаются различные подходы к работе с временными рядами и машинным обучением. • Упоминается, что временные ряды могут быть сложными и требуют глубокого изучения. • В видео также обсуждаются различные типы временных рядов, включая многомерные, с различными связями и неравномерной сеткой. 07:48 Глубокие нейронные сети и временные ряды • В видео подчеркивается, что глубокие нейронные сети могут быть полезны для работы с временными рядами, особенно с сложными и неравномерными временными рядами. • Однако, глубокие нейронные сети требуют большого количества данных и могут быть не точными на длинных временных рядах. 14:09 Различные типы нейронных сетей • В видео представлены различные типы нейронных сетей, включая многослойный перцептрон, авто регрессионные сети, свёрточные сети и рекуррентные сети. • Упоминается, что свёрточные сети наиболее распространены в задачах классификации временных рядов. 21:23 Рекуррентные сети и временные ряды • Рекуррентные сети могут быть использованы для предсказания временных рядов, но они могут столкнуться с проблемами вымывания градиента и потери информации. • Переход к идее внимания позволяет накапливать и переиспользовать группы скрытых состояний, что приводит к идее многослойных перцептронов и трансформаторов. 25:22 Базисные и диффузионные модели • Базисные модели и диффузионные модели могут быть использованы для предсказания временных рядов, но их классические архитектуры еще недостаточно исследованы. • Гибридные модели могут быть реализованы с использованием рекуррентных сетей, свёрточных сетей или трансформаторов. 40:49 Рекуррентные сети и их проблемы • В видео обсуждаются рекуррентные сети, их особенности и проблемы, связанные с обучением. • Упоминается, что рекуррентные сети могут быть использованы для обработки временных рядов, но они имеют ограничения на длину контекста, который они могут учитывать. • Для решения этой проблемы предлагается использовать усреднение обучения или усечение обучения, а также использование продвинутых архитектур и регуляризации. 51:02 Архитектура Gated Recurrent Unit (GRU) • В видео описывается архитектура GRU, которая является упрощением классической архитектуры STMS. • GRU использует единый “гигантский“ состояние, которое меняется, но не сильно, и два “гейта“ для обновления и забывания контекста. • GRU может быть использован для предсказания временных рядов, но сегодня существуют более сложные архитектуры, такие как трансформеры, которые могут быть более эффективными для длинных и сложных временных рядов.