اللقاء الافتراضي الرابع لـ PyData Piraeus: التنبؤ الحديث بالسلاسل الزمنية

مرحباً بالجميع، بعد توقف طويل، يسرنا أن نعلن عن عودة فصل PyData Piraeus مع **لقاءنا الافتراضي الرابع**! انضموا إلينا يوم **الجمعة، 19 سبتمبر**، الساعة **7 مساءً**، في جلسة شيقة مع **فلاديمير-فاديم يوركوفسكي**، الذي سيعرض موضوع **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 والسمات المؤجلة، بالإضافة إلى السمات التي تلتقط العناصر الموسمية والاتجاهات. وسنتناول 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 مواضيع أكثر تقدماً مثل التقطع والتنبؤ الهرمي. كما ستتعمق الجلسة في أساليب التحقق المتقاطع - تحديداً طرق الاختبار الخلفي المناسبة للبيانات الزمنية. وسنستعرض لماذا لا يناسب التحقق المتقاطع التقليدي (K-fold) البيانات المعتمدة على الزمن، وسنشير إلى الطرق البديلة مع مناقشة مزايا وعيوب كل منها. وأخيراً، سنراجع أفضل الممارسات لتقييم أداء النموذج. ويشمل ذلك نظرة شاملة على مقاييس الخطأ، ونقاش حول نقاط القوة والضعف فيها، 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 بالتسعير، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، والتعلم الآلي القابل للتفسير. خارج العمل، يستمتع بالسفر، وحل التحديات الخوارزمية على منصة LeetCode، والغوص 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