اللقاء الافتراضي الرابع لـ PyData بيرايوس: التنبؤ الحديث بالسلاسل الزمنية

مرحباً 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 عرضاً 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. 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. كما ستتعمق الجلسة في طرق التحقق المتقاطع - على وجه التحديد طرق الاختبار الخلفي المناسبة لبيانات السلاسل الزمنية. وسنفحص لماذا لا يناسب التحقق المتقاطع التقليدي (K-fold) مجموعات البيانات المعتمدة على الزمن، وسنشير إلى الطرق البديلة مع مناقشة إيجابياتها وسلبياتها. 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 كبير يعمل على جميع طبقات النظام، ويمتلك خبرة واسعة في تعلم الآلة والإحصاءات والبرمجة وتكنولوجيا الحوسبة السحابية. تشمل اهتماماته البحثية التنبؤ بالتسعير، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتعلم الآلة القابل للتفسير. خارج العمل، يستمتع بالسفر، وحل التحديات الخوارزمية على LeetCode، والانخراط أكثر في أبحاث تعلم 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 إلى رؤيتكم! فريق التنظيم