4 PyData بيرايوس الافتراضي: التنبؤ الحديث بالسلاسل الزمنية

مرحباً بالجميع، بعد توقف طويل، يسرنا أن نعلن عن عودة فصل PyData بيرايوس مع لقائنا 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 ميزات النافذة والتراجع، فضلاً عن الميزات التي تلتقط الموسمية والاتجاهات. سنغطي أفضل الممارسات لتشفير المتغيرات الفئوية، وتحليل السلاسل الزمنية، وتحديد القيم الشاذة، وتجنب الأخطاء الشائعة مثل تسرب البيانات والتحيز إلى الأمام. بالإضافة إلى ذلك، سنلمس موضوعات أكثر تقدماً مثل التقطع والتنبؤ الهرمي. كما ستتعمق الجلسة في أساليب التحقق المتقاطع - تحديداً أساليب الاختبار الخلفي المناسبة للبيانات الزمنية. سنفحص لماذا لا يناسب التحقق المتقاطع التقليدي (K-fold) مجموعات البيانات المعتمدة على الزمن، ونسلط الضوء على الطرق البديلة مع مناقشة إيجابياتها وسلبياتها. وأخيراً، سنستعرض أفضل الممارسات لتقييم أداء النموذج. ويشمل ذلك نظرة شاملة على مقاييس الخطأ، ومناقشة نقاط قوتها وضعفها والسياقات التي ينبغي استخدام كل منها فيها. **السيرة الذاتية:** فلاديمير هو عالم بيانات أولي كامل المجموعة، يتمتع 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 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