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.