4 لقاء افتراضي لبى داتا بيرايوس: التنبؤ الحديث بالسلاسل الزمنية

مرحباً بالجميع، بعد استراحة طويلة، يسرنا أن نعلن عن عودة فصل بى داتا بيرايوس مع **لقاءنا الافتراضي الرابع**! انضموا إلينا يوم **الجمعة، 19 سبتمبر** الساعة **7 مساءً** في جلسة شيقة مع **فلاديمير-فاديم يوركوفسكي**، الذي سيعرض موضوع **التنبؤ الحديث بالسلاسل الزمنية**! **الملخص:** في هذا البرنامج التعليمي، سنستعرض مجموعة من تقنيات هندسة السمات للتنبؤ بالسلاسل الزمنية باستخدام خوارزميات تعلم الآلة الشهيرة مثل XGBoost وLightGBM وCatBoost. سنبدأ بتحويل بيانات السلاسل الزمنية إلى تنسيق جدولي ونوضح كيفية إنشاء سمات النوافذ والتأخير، بالإضافة إلى السمات التي تلتقط الموسمية والاتجاهات. سنغطي أفضل الممارسات لتشفير المتغيرات الفئوية، وتحليل السلاسل الزمنية، وتحديد القيم الشاذة، وتجنب الأخطاء الشائعة مثل تسرب البيانات والتحيز المتعلق بالمعرفة المسبقة. بالإضافة إلى ذلك، سنلمس موضوعات أكثر تقدماً مثل التقطع والتنبؤ الهرمي. ستتعمق الجلسة أيضاً في طرق التحقق المتقاطع - تحديداً طرق الاختبار الخلفي المناسبة للبيانات الزمنية. وسنفحص لماذا لا يناسب التحقق المتقاطع التقليدي (K-fold) البيانات المعتمدة على الزمن، ونسلط الضوء على الطرق البديلة مع مناقشة ميزاتها وعيوبها. وأخيراً، سنستعرض أفضل الممارسات لتقييم أداء النموذج. ويشمل ذلك نظرة شاملة على مقاييس الخطأ، مناقشة نقاط قوتها وضعفها والسياقات التي ينبغي استخدام كل مقياس فيها. **السيرة الذاتية:** فلاديمير هو عالم بيانات كبير متعدد التخصصات، يتمتع بخبرة واسعة في تعلم الآلة والإحصاءات والبرمجة وتكنولوجيا الحوسبة السحابية. تشمل اهتماماته البحثية التنبؤ والتسعير ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) وتعلم الآلة القابل للتفسير. خارج العمل، يستمتع بالسفر وحل التحديات الخوارزمية على موقع LeetCode، والانخراط أكثر في الأبحاث المتعلقة بتعلم الآلة. LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/vladimir-vadim-iurcovschi-6a8620163/ انضموا إلينا في اللقاء يوم الجمعة، 19 سبتمبر، الساعة 7:00 مساءً! \- https://meet\.google\.com/swk\-zamj\-gkf نتطلع لرؤيتكم! فريق التنظيم