تصفح جميع التصنيفات
···
تسجيل الدخول / التسجيل
المفضلة
مشاركة
F5HW+FGX, Vaiaku, Tuvaluمرحبًا بالجميع، بعد استراحة طويلة، يسرنا أن نعلن عن عودة فصل PyData Piraeus مع **اللقاء الافتراضي الرابع**! انضموا إلينا يوم **الجمعة، 19 سبتمبر** الساعة **7 مساءً** في جلسة شيقة مع **Vladimir-Vadim Iurcovschi**، 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 النوافذ والسمات المؤجلة، بالإضافة إلى السمات التي تلتقط الموسمية والاتجاهات. وسنغطي أفضل الممارسات لتشفير المتغيرات الفئوية، وتحليل السلاسل الزمنية، وتحديد القيم الشاذة، وتجنب الأخطاء الشائعة مثل تسرب البيانات والتحيز المسبق. بالإضافة إلى ذلك، سنلمس موضوعات أكثر تقدمًا مثل التقطع والتنبؤ الهرمي. كما ستتعمق الجلسة في أساليب التحقق المتقاطع - تحديدًا أساليب الاختبار الخلفي المناسبة للبيانات الزمنية. وسنبحث لماذا لا يناسب التحقق المتقاطع التقليدي (K-fold) البيانات المعتمدة على الزمن، ونسلط الضوء على الأساليب البديلة مع مناقشة ميزاتها وعيوبها. وأخيرًا، سنستعرض أفضل الممارسات لتقييم أداء النموذج. ويشمل ذلك نظرة شاملة على مقاييس الخطأ، مناقشة نقاط القوة والضعف فيها، والسياقات التي يجب استخدام كل مقياس فيها. **السيرة الذاتية:** فلاديمير هو عالم بيانات أولي كامل المجموعة، يتمتع بخبرة واسعة في تعلم الآلة والإحصاءات والبرمجة وتكنولوجيا السحابة. تشمل اهتماماته البحثية التنبؤ، التسعير، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلم الآلي القابل للتفسير. خارج العمل، يستمتع بالسفر، وحل التحديات الخوارزمية على LeetCode، والانخراط أكثر في أبحاث التعلم 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 لرؤيتكم! فريق التنظيم
عرض الخريطة
