4 لقاء افتراضي 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 النوافذ والسمات المتأخرة، بالإضافة إلى السمات التي تمثل التغيرات الموسمية والاتجاهات. سنغطي أفضل الممارسات الخاصة بتشفير المتغيرات الفئوية، وتحليل السلاسل الزمنية، وتحديد القيم الشاذة، وتجنب الأخطاء الشائعة مثل تسرب البيانات والتحيز المسبق. بالإضافة إلى ذلك، سنلمس مواضيع متقدمة أكثر مثل التقطع والتنبؤ الهرمي. كما ستتعمق الجلسة في أساليب التحقق المتقاطع - تحديداً طرق الاختبار الخلفي المناسبة للبيانات الزمنية. وسنتناول لماذا لا يناسب أسلوب التحقق المتقاطع التقليدي (K-fold) المجموعات البيانات التابعة للزمن، وسنشير إلى الطرق البديلة مع مناقشة مزايا وعيوب كل منها. وأخيراً، سنستعرض أفضل الممارسات لتقييم أداء النموذج. ويشمل ذلك نظرة شاملة على مقاييس الخطأ، وتحليل نقاط القوة والضعف فيها، والسياقات التي ينبغي استخدام كل مقياس فيها. **نبذة عن المحاضر:** 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 موقع LeetCode، والانخراط أكثر في الأبحاث المتعلقة بتعلم الآلة. LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/vladimir-vadim-iurcovschi-6a8620163/ انضموا إلينا في اللقاء الافتراضي يوم الجمعة، 19 سبتمبر، الساعة 7:00 مساءً! \- https://meet\.google\.com/swk\-zamj\-gkf نتطلع إلى رؤيتكم! فريق التنظيم