4 اجتماع افتراضي لبى داتا بيرايوس: التنبؤ الحديث بالسلاسل الزمنية

مرحبًا بالجميع، بعد توقف طويل، يسعدنا أن نعلن عن عودة فصل بى داتا بيرايوس مع **الاجتماع 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 النافذة والسمات المؤجلة، بالإضافة إلى السمات التي تلتقط الموسمية والاتجاهات. سنغطي أفضل الممارسات لتشفير المتغيرات الفئوية، وتحليل السلاسل الزمنية، وتحديد القيم الشاذة، وتجنب الأخطاء الشائعة مثل تسرب البيانات والتحيز المسبق. بالإضافة إلى ذلك، سنلمس مواضيع أكثر تقدمًا مثل التقطع والتنبؤ الهرمي. كما ستنفذ الجلسة في طرق التحقق المتقاطع - تحديدًا طرق الاختبار الخلفي المناسبة للبيانات الزمنية. وسنفحص لماذا لا يناسب التحقق المتقاطع التقليدي باستخدام K-fold للبيانات المعتمدة على الزمن، ونسلط الضوء على الطرق البديلة مع مناقشة مزاياها وعيوبها. وأخيرًا، سنستعرض أفضل الممارسات لتقييم أداء النموذج. ويتضمن ذلك نظرة شاملة على مقاييس الخطأ، مناقشة نقاط القوة والضعف فيها، والسياقات التي ينبغي استخدام كل مقياس فيها. **السيرة الذاتية:** فلاديمير هو عالم بيانات كبير متعدد المهارات، يتمتع بخبرة واسعة في تعلم الآلة والإحصاءات والبرمجة وتكنولوجيات الحوسبة السحابية. تشمل اهتماماته البحثية التنبؤ، التسعير، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP)، وتعلم الآلة القابل للتفسير. خارج العمل، يستمتع بالسفر وحل التحديات الخوارزمية على LeetCode، والانخراط أكثر في الأبحاث المتعلقة بتعلم الآلة. LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/vladimir-vadim-iurcovschi-6a8620163/ انضموا إلينا في الاجتماع يوم الجمعة، 19 سبتمبر، الساعة 7:00 مساءً! \- https://meet\.google\.com/swk\-zamj\-gkf نتطلع إلى رؤيتكم! فريق التنظيم