اللقاء الافتراضي الرابع لـ PyData Piraeus: التنبؤ الحديث بالسلاسل الزمنية

مرحباً بالجميع، بعد فترة توقف طويلة، يسرنا أن نعلن عن عودة فصل PyData بيراي 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 النوافذ والسمات المؤجلة، فضلاً عن السمات التي تمثل الموسمية والاتجاهات. وسنتناول أفضل الممارسات لترميز المتغيرات الفئوية، وتحليل السلاسل الزمنية، وتحديد القيم الشاذة، وتجنب الأخطاء الشائعة مثل تسرب البيانات والتحيز المتعلق بالمعرفة المسبقة. بالإضافة إلى ذلك، سنلمس مواضيع متقدمة أكثر مثل التقطع والتنبؤ الهرمي. كما سيتعمق اللقاء في طرق التحقق المتقاطع - تحديداً طرق الاختبار الخلفي المناسبة للبيانات الزمنية. وسنتناول لماذا لا يناسب التحقق المتقاطع التقليدي (K-fold) البيانات المعتمدة على الزمن، وسنبرز 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 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 منصة 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 إلى رؤيتكم! فريق التنظيم