چرا تحلیل سری‌های زمانی هنوز در عصر هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ اهمیت دارد؟

با ظهور هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ (LLMs)، به راحتی می‌توان تصور کرد که تکنیک‌های سنتی تحلیل داده، مانند مدل‌سازی سری‌های زمانی، به حاشیه رفته‌اند. بالاخره، مدل‌های زبانی بزرگ، متنی شبیه انسان تولید می‌کنند، مسائل کدنویسی را حل می‌کنند و حتی داده‌ها را تجزیه و تحلیل می‌کنند – پس چرا باید همچنان بر سری‌های زمانی تمرکز کنیم؟

حقیقت این است که تحلیل سری‌های زمانی همچنان یک جزء حیاتی در تصمیم‌گیری مبتنی بر هوش مصنوعی است، به‌ویژه در صنایعی که پیش‌بینی، تشخیص ناهنجاری و بینش‌های بی‌درنگ ضروری هستند. در حالی که مدل‌های زبانی بزرگ در پردازش و تولید داده‌های مبتنی بر زبان عالی هستند، با وابستگی‌های زمانی، روندها و فصلی بودن دست و پنجه نرم می‌کنند – که اینجاست که روش‌های سری زمانی می‌درخشند.

پیش از رویداد مجازی یک روزه آتی ما، "تسلط بر سری‌های زمانی: کارگاه‌های عملی در 13 مارس"، مایلیم بررسی کنیم که چرا سری‌های زمانی هنوز یک مهارت ضروری در علم داده و هوش مصنوعی است.

به ما بپیوندید تا به بررسی عمیق آخرین پیشرفت‌ها در پیش‌بینی سری‌های زمانی بپردازیم! این رویداد مجازی یک روزه، روش‌های پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی، مدل‌های پایه نوظهور مانند TimeGPT، تکنیک‌های عملی برای بهبود دقت پیش‌بینی و استراتژی‌های بهینه‌سازی با استفاده از الگوریتم‌های ژنتیک را بررسی می‌کند. چه به دنبال اصلاح رویکرد پیش‌بینی خود باشید و چه به دنبال کشف نوآوری‌های پیشرفته، این جلسات بینش‌ها و ابزارهای مورد نیاز برای مقابله با چالش‌های سری زمانی در دنیای واقعی را با اطمینان فراهم می‌کنند.

هوش مصنوعی مولد و مدل‌های زبانی بزرگ در تشخیص الگو و ترکیب اطلاعات عالی هستند، اما برای پیش‌بینی مقادیر آینده بر اساس مشاهدات گذشته طراحی نشده‌اند. در مقابل، مدل‌های سری زمانی سنتی مانند ARIMA، Prophet و LSTMها به‌طور خاص برای پیش‌بینی ساخته شده‌اند و آن‌ها را برای بازارهای مالی، برنامه‌ریزی زنجیره تامین و پیش‌بینی تقاضا ضروری می‌سازند.

بسیاری از صنایع – مانند انرژی، مراقبت‌های بهداشتی و امنیت سایبری – برای تصمیم‌گیری‌های لحظه‌ای به جریان‌های داده بی‌درنگ متکی هستند. تشخیص ناهنجاری‌ها در داده‌های حسگر اینترنت اشیا، نظارت بر روندهای بازار سهام یا پیش‌بینی شیوع بیماری‌ها به تکنیک‌های تخصصی سری زمانی نیاز دارد. در حالی که مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند گزارش‌ها را پس از وقوع تجزیه و تحلیل کنند، اما دقت لازم برای تشخیص ناهنجاری بی‌درنگ را ندارند.

داده‌های سری زمانی فقط مجموعه‌ای از اعداد نیستند – بلکه متوالی، وابسته به زمان و اغلب بسیار ساختارمند هستند. مدل‌های زبانی بزرگ، علی‌رغم قابلیت‌های عظیم خود، ذاتاً روابط مبتنی بر زمان را به روشی که مدل‌های سری زمانی سنتی انجام می‌دهند، درک نمی‌کنند. این امر روش‌هایی مانند هموارسازی نمایی، فیلترهای کالمن و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) را برای ردیابی روندهای بلندمدت و فصلی بودن در داده‌ها ضروری می‌سازد.

مدل‌های زبانی بزرگ و هوش مصنوعی مولد به جای جایگزینی روش‌های سری زمانی، ابزارهای مکمل هستند. به عنوان مثال، مدل‌های زبانی بزرگ می‌توانند به تفسیر و انتقال بینش‌های حاصل از تحلیل سری‌های زمانی، خودکارسازی گزارش‌دهی و حتی بهبود مهندسی ویژگی کمک کنند. اما وقتی صحبت از پیش‌بینی دقیق، تشخیص روندها و تحلیل الگوهای تاریخی می‌شود، مدل‌های سری زمانی همچنان استاندارد طلایی هستند.

رویداد "تسلط بر سری‌های زمانی: کارگاه‌های عملی" یک رویداد مجازی یک روزه است که به بررسی دنیای جذاب تحلیل سری‌های زمانی اختصاص دارد. این رویداد شامل چهار جلسه روشنگرانه به رهبری کارشناسان صنعت است که هر کدام برای ارتقای درک و کاربرد شما در پیش‌بینی سری‌های زمانی طراحی شده‌اند.

بهینه‌سازی ثبات و دقت پیش‌بینی
مدرسان: جف تاکس، رئیس جهانی پیش‌بینی در Kraft Heinz | حامد علیخانی، دانشمند داده در Kraft Heinz

ارائه‌دهندگان، رویکردی جدید را معرفی می‌کنند که از الگوریتم‌های ژنتیک برای بهینه‌سازی ثبات و دقت پیش‌بینی استفاده می‌کند. این جلسه به دام رایج نوسانات ماه به ماه در پیش‌بینی‌ها، معروف به اثر شلاقی، می‌پردازد و نشان می‌دهد که چگونه این روش به‌طور سیستماتیک وزن‌های مدل را بر اساس انحرافات تاریخی و معیارهای عملکرد تنظیم می‌کند تا چالش‌های کلیدی کسب‌وکار را حل کند.

وضعیت مدل‌های بنیادی برای پیش‌بینی سری زمانی
مدرس: مارکو پیکسیرو، دانشمند هوش مصنوعی کاربردی در Nixtla

مارکو پیکسیرو حوزه نوظهور مدل‌های بنیادی در پیش‌بینی سری‌های زمانی را پوشش می‌دهد. این سخنرانی مفاهیم اصلی مانند پیش‌آموزش، یادگیری انتقالی و تنظیم دقیق را بررسی می‌کند و مشارکت‌های عمده‌ای مانند TimeGPT، Chronos، Moirai و TimesFM را بررسی می‌کند. یک مثال عملی با TimeGPT نشان می‌دهد که چگونه می‌توان از یک مدل بنیادی استفاده کرد و چگونه با روش‌های سنتی مقایسه می‌شود.

پیش‌بینی آینده با استفاده از سری زمانی
مدرس: جان مونت، دکترا، مشاور ارشد در Win Vector LLC

جان مونت یک نمادگذاری مسئله ساده‌شده را به اشتراک می‌گذارد که به شرکت‌کنندگان کمک می‌کند تا پیشنهادات راه‌حل موجود را بررسی کنند و با بسته‌های سری زمانی در R و Python موفق شوند. این جلسه بر اهمیت نسبت دادن و استنباط حالت پنهان در مسائل سری زمانی و به‌کارگیری پیش‌بینی‌های قابل اعتماد و مؤثر با استفاده از بسته‌های استاندارد منبع باز تأکید می‌کند.

باز کردن قفل آینده با پیش‌بینی سری زمانی مبتنی بر هوش مصنوعی
جفری یاو، رئیس سابق جهانی علم داده و مهندسی در Amazon Music

در این کارگاه جذاب، جفری یاو بررسی می‌کند که چگونه هوش مصنوعی پیش‌بینی سری‌های زمانی را متحول کرده است. شرکت‌کنندگان در مدل‌های پیش‌بینی کلاسیک در کنار رویکردهای مدرن مبتنی بر هوش مصنوعی کاوش خواهند کرد و هم دانش نظری و هم تجربه عملی کسب خواهند کرد. هدف این جلسه، ابهام‌زدایی از پیش‌بینی مبتنی بر هوش مصنوعی است و به شرکت‌کنندگان این امکان را می‌دهد تا از این ابزارها برای بینش‌های عملی در حوزه‌های منحصربه‌فرد خود استفاده کنند.

این جلسات مجموعاً یک کاوش جامع از پیش‌بینی سری‌های زمانی، از مدل‌های بنیادی تا تکنیک‌های پیشرفته مبتنی بر هوش مصنوعی را ارائه می‌دهند و به شرکت‌کنندگان مهارت‌ها و بینش‌های عملی قابل‌استفاده در صنایع مختلف را ارائه می‌دهند.

تاریخ: 13 مارس، ساعت 12:00 به وقت شرقی

مکان: مجازی

همین حالا ثبت نام کنید!

زمان ممکن است رو به جلو حرکت کند، اما تحلیل سری‌های زمانی همچنان به همان اندازه مهم باقی می‌ماند. فرصت را برای پیشگام ماندن از دست ندهید!