اللقاء الافتراضي الرابع لـ PyData بيرايوس: التنبؤ الحديث بالسلاسل الزمنية

مرحبًا بالجميع، بعد توقف طويل، يسرنا أن نعلن عن عودة فصل بيرايوس في PyData مع **لقاءنا الافتراضي الرابع**! انضموا إلينا يوم **الجمعة، 19 سبتمبر** الساعة **7 مساءً** في جلسة شيقة مع **فلاديمير-فاديم يوركوفسكي**، الذي سيقدم عرضًا حول **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 النافذة والتأخير، بالإضافة إلى السمات التي تلتقط الموسمية والاتجاهات. وسنتناول أفضل الممارسات لترميز المتغيرات الفئوية، وتفكيك السلاسل الزمنية، وتحديد القيم الشاذة، وتجنب الأخطاء الشائعة مثل تسرب البيانات والتحيز المتعلق بالنظر إلى المستقبل. بالإضافة إلى ذلك، سنلمس مواضيع أكثر تقدمًا مثل التقطع والتنبؤ الهرمي. كما ستتعمق الجلسة في أساليب التحقق المتقاطع - تحديدًا أساليب الاختبار الخلفي المناسبة للبيانات الزمنية. وسنفحص لماذا لا يناسب التحقق المتقاطع التقليدي ذو التقسيم K البيانات المعتمدة على الزمن، وسنسلط الضوء على الطرق البديلة مع مناقشة إيجابياتها وسلبياتها. وأخيرًا، سنستعرض أفضل الممارسات لتقييم أداء النموذج. ويشمل ذلك نظرة شاملة على مقاييس الخطأ، ومناقشة نقاط قوتها وضعفها والسياقات التي ينبغي استخدام كل مقياس فيها. **السيرة الذاتية:** فلاديمير هو عالم بيانات كبير متعدد المهارات، يتمتع بخبرة واسعة في تعلم الآلة والإحصاءات والبرمجة وتكنولوجيات الحوسبة السحابية. تشمل اهتماماته البحثية التنبؤ، وتحديد الأسعار، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتعلم الآلة القابل للتفسير. خارج العمل، يستمتع بالسفر وحل التحديات الخوارزمية على 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