Обсуждение статьи "Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов"

[MetaQuotes]

Опубликована статья Нейросети — это просто (Часть 87): Сегментация временных рядов:

Прогнозирование играет важную роль в анализе временных рядов. В новой статье мы поговорим о преимуществах сегментации временных рядов.

Архитектура Transformer, которая начала свое развитие в области обработки естественного языка (NLP), продемонстрировала свои преимущества в компьютерном зрении (CV) и успешно нашла применение в анализе временных рядов. Ее механизм Self-Attention, способный автоматически выявлять связи между элементами последовательности, стал основой для создания эффективных моделей прогнозирования.

Рост объемов доступных для анализа данных и улучшение методов машинного обучения позволяют разрабатывать более точные и эффективные модели для анализа временных данных. Однако с увеличением сложности временных рядов становится необходимо разрабатывать более эффективные и менее затратные методы анализа для достижения точных прогнозов и выявления скрытых паттернов.

Одним из таких методов является Transformer сегментирования временных рядов (Patch Time Series Transformer — PatchTST), который был представлен в статье "A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers". В основу данного метода легли разделение временных рядов на сегменты (патчи) и использование Transformer для прогнозирования будущих значений.

Автор: Dmitriy Gizlyk