4 لقاء افتراضي لبى داتا بيرايوس: التنبؤ الحديث بسلاسل الوقت

مرحباً بالجميع، بعد توقف طويل، 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 سيقدم عرضاً حول **التنبؤ الحديث بسلاسل الوقت**! **الملخص:** في هذا البرنامج التعليمي، سنستعرض مجموعة من تقنيات هندسة السمات للتنبؤ بسلاسل الوقت باستخدام خوارزميات تعلم آلي شهيرة مثل XGBoost وLightGBM وCatBoost. سنبدأ بتحويل بيانات السلاسل الزمنية إلى تنسيق جدولي ونوضح كيفية إنشاء ميزات النافذة والتأخير، بالإضافة إلى الميزات التي تلتقط الموسمية والاتجاهات. سنغطي أفضل الممارسات لتشفير المتغيرات الفئوية، وتحليل السلاسل الزمنية، وتحديد القيم الشاذة، وتجنب الأخطاء الشائعة مثل تسرب البيانات والتحيز المتأتي من المعرفة المستقبلية. بالإضافة إلى ذلك، سنلمس مواضيع أكثر تقدماً مثل التقطع والتنبؤ الهرمي. ستتعمق الجلسة أيضاً في أساليب التحقق المتقاطع - وبشكل خاص أساليب الاختبار الخلفي المناسبة لبيانات السلاسل الزمنية. سنبحث لماذا لا يناسب التحقق المتقاطع التقليدي باستخدام 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، ومناقشة نقاط القوة والضعف فيها، والسياقات التي ينبغي استخدام كل مقياس فيها. **السيرة الذاتية:** فلاديمير هو عالم بيانات أولي متعدد المهارات، لديه خبرة واسعة في تعلم الآلة والإحصاءات والبرمجة وتكنولوجيا الحوسبة السحابية. تشمل اهتماماته البحثية التنبؤ بالتسعير، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلم الآلي القابل للتفسير. خارج العمل، يستمتع بالسفر، وحل التحديات الخوارزمية على LeetCode، والغوص في الأبحاث المتعلقة بالتعلم الآلي. 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 إلى رؤيتكم! فريق التنظيم