تصفح جميع التصنيفات
···
تسجيل الدخول / التسجيل
المفضلة
مشاركة
F5HW+FGX, Vaiaku, Tuvaluمرحبًا بالجميع، بعد استراحة طويلة، يسرنا أن نعلن عن عودة فصل PyData Piraeus مع لقائنا الافتراضي الرابع! انضموا إلينا يوم الجمعة، 19 سبتمبر، الساعة 7 مساءً، في جلسة شيقة مع فلاديمير-فاديم يوركوفسكي، الذي سيقدم عرضًا 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، وكذلك السمات التي تلتقط الموسمية والاتجاهات. سنتناول أفضل الممارسات لتشفير المتغيرات الفئوية، وتحليل السلاسل الزمنية، وتحديد القيم الشاذة، وتجنب الأخطاء الشائعة مثل تسرب البيانات والتحيز إلى الأمام. بالإضافة إلى ذلك، سنلمس مواضيع أكثر تقدمًا مثل التقطع والتنبؤ الهرمي. كما ستتعمق الجلسة في أساليب التحقق المتقاطع - تحديدًا أساليب الاختبار الخلفي المناسبة لبيانات السلاسل الزمنية. وسنتناول لماذا لا يناسب التحقق المتقاطع التقليدي (K-fold) مجموعات البيانات 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، ومناقشة نقاط القوة والضعف لكل منها والسياقات التي ينبغي استخدام كل مقياس فيها. **السيرة الذاتية:** فلاديمير هو عالم بيانات كبير بخبرة واسعة في تعلم الآلة والإحصاء 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 LeetCode، والغوص أعمق 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 لرؤيتكم! فريق التنظيم
عرض الخريطة
