Где я могу научиться прогнозированию/анализу временных рядов?

Вопрос или проблема

Я хотел бы изучить анализ временных рядов и прогнозирование. У меня есть знания в области машинного обучения и хорошее знание глубокого обучения (включая RNN, LSTM). Я узнал, что временные ряды сильно отличаются от обычных данных, и поэтому большинство методов предобработки и извлечения признаков нельзя использовать для временных рядов, а также что работа алгоритмов временных рядов несколько отличается от обычных алгоритмов машинного обучения.

Несмотря на то, что я прочитал много статей, я все еще остался в замешательстве относительно анализа и прогнозирования временных рядов (например, в случаях, когда данные переводятся в стационарное состояние, я не мог полностью понять, почему и если это предназначено только для некоторых простых алгоритмов временных рядов).

Где я могу изучить прогнозирование временных рядов (предобработка, извлечение признаков и ml/dl для временных рядов).

На самом деле, прогнозирование временных рядов — это не тривиальная задача. Необходимо время, чтобы понять, в каком случае использовать тот или иной тип модели. Онлайн книга Хайндмана является хорошим местом для начала. Если вы ищете простое резюме на одной странице или дорожную карту, которая даст вам набор рецептов-книг, когда использовать что, вам придется подождать немного.

Ответ или решение

Изучение временных рядов и прогнозирования на их основе является непростой задачей, требующей как теоретического понимания, так и практического опыта. Давайте разберемся, как и где вы можете изучить анализ временных рядов и прогнозирование, используя уже имеющиеся у вас знания в области машинного обучения и глубокого обучения.

Теория

Во-первых, стоит понять, что временные ряды отличаются от других типов данных своей зависимостью от времени. То есть каждое наблюдение связано с определенным временным интервалом, и порядок данных имеет значение. Это влечет за собой несколько ключевых аспектов:

Стационарность данных: В анализе временных рядов одно из важных понятий — стационарность. Это означает, что статистические свойства временного ряда, такие как среднее и дисперсия, не изменяются во времени. Многие модели анализа временных рядов, такие как ARIMA, предполагают, что данные стационарны. Это требует применения методик, таких как дифференцирование, для преобразования данных в стационарную форму.
Автокорреляция: Во временных рядах значения в различных временных точках могут быть коррелированы между собой. Понимание и анализ автокорреляции является важной частью анализа и выбора моделей.
Сезонность и тренды: Временные ряды могут содержать повторяющиеся модели или тренды, которые важно учитывать при создании модели и прогнозировании.

Пример

Рассмотрим популярную методологию ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) в качестве примера. ARIMA используется для моделирования временных рядов и может быть разделена на три части: авто-регрессия (AR), интеграция (I) и скользящее среднее (MA).

AutoRegressive (AR) часть использует зависимость между текущим значением и его предшествующими значениями.
Integrated (I) компонент используется для преобразования временного ряда в стационарную форму путем применения дифференцирования.
Moving Average (MA) компонент моделирует зависимости между наблюдением и остатками ошибок.

Применение

Теперь, когда у вас есть базовое понимание теоретических аспектов, давайте перейдем к тому, где можно изучить эти концепции более глубоко:

Книги и онлайн-курсы: Начните с книги "Forecasting: Principles and Practice" профессора Роберта Хиндмана. Это один из наиболее популярных ресурсов для изучения прогнозирования временных рядов, который доступен бесплатно в режиме онлайн. Книга охватывает как теоретические, так и практические аспекты анализа временных рядов, в том числе подготовку данных и применение различных моделей.
Платформы онлайн-обучения: Coursera, edX и Udacity предлагают курсы по анализу временных рядов. Они включают в себя как теоретические пояснения, так и практические занятия, которые помогут вам закрепить новые знания на практике.
Практические упражнения и открытые датасеты: Платформы, такие как Kaggle и UCI Machine Learning Repository, предоставляют доступ к множеству наборов данных временных рядов для практики. Например, соревнования Kaggle по временным рядам могут предложить вам реальные сценарии, в которых вы сможете применить полученные знания.
Сообщество и форумы: Участвуйте в форумах, таких как Stack Overflow, и профессиональных сообществах, чтобы обсуждать затруднения и получать советы экспертов. Это также отличный способ узнать о последних достижениях и подходах в области временных рядов.
Научные статьи и исследования: Изучение академических исследований в этой области может предоставить глубокое и современное понимание передовых методов и их применения.

Объединение всех этих ресурсов поможет вам не только научиться разрабатывать и внедрять модели временных рядов, но и улучшить ваше общее понимание машинного обучения и его приложений в реальном мире. Удачи в вашем обучении, и помните, что изучение временных рядов — это долгосрочный процесс, требующий времени и практики.