4 لقاء افتراضي لـ PyData بيرايوس: التنبؤ الحديث بالسلاسل الزمنية

مرحبًا بالجميع، بعد توقف طويل، يسرنا أن نعلن عن عودة فصل بيرايوس في PyData مع **لقاء افتراضي رابع**! انضم 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 ميزات النافذة والتأخير، بالإضافة إلى السمات التي تلتقط الموسمية والاتجاهات. سنغطي 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 أكثر تقدمًا مثل التقطع والتنبؤ الهرمي. ستتعمق الجلسة أيضًا في أساليب التحقق المتقاطع - تحديدًا أساليب الاختبار الخلفي المناسبة للبيانات الزمنية. وسنتناول السبب الذي يجعل التحقق المتقاطع التقليدي بتقسيم K غير مناسب للبيانات المعتمدة على الزمن، ونسلط الضوء على الطرق البديلة مع مناقشة إيجابياتها وسلبياتها. 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 كبير متخصص في تطوير الحلول الكاملة، ويتمتع بخبرة واسعة في تعلم الآلة والإحصاءات والبرمجة وتكنولوجيات الحوسبة السحابية. تشمل اهتماماته البحثية التنبؤ بالتسعير، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتعلم الآلة القابل للتفسير. خارج العمل، يستمتع بالسفر وحل التحديات الخوارزمية على LeetCode، ويغوص أكثر في الأبحاث المتعلقة بتعلم الآلة. LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/vladimir-vadim-iurcovschi-6a8620163/ انضم إلينا في اللقاء الافتراضي يوم الجمعة، 19 سبتمبر الساعة 7:00 مساءً! \- https://meet\.google\.com/swk\-zamj\-gkf نتطلع إلى رؤيتكم! فريق التنظيم