Глоссарий ИИ
Полный словарь искусственного интеллекта
Модели ARIMA и SARIMA
Классические статистические методологии для моделирования и прогнозирования стационарных и сезонных временных рядов.
Рекуррентные нейронные сети (RNN)
Архитектура глубокого обучения, предназначенная для обработки последовательностей данных с сохранением памяти о предыдущих состояниях.
LSTM и GRU
Усовершенствованные варианты RNN с механизмом затворов для управления долгосрочными зависимостями во временных последовательностях.
Пророк и аддитивные модели
Инструменты автоматического прогнозирования, разлагающие временные ряды на тренд, сезонность и эффекты праздников.
Экспоненциальное сглаживание и Холта-Винтерса
Техники взвешенного сглаживания для выявления тенденций и сезонности во временных рядах
Трансформеры для временных рядов
Архитектура внимания, адаптированная для обнаружения сложных зависимостей во временных последовательных данных.
Сезонная декомпозиция
Методы разделения временного ряда на компоненты тренда, сезонности и остатков.
Гибридные модели
Комбинация нескольких подходов (статистических и машинного обучения) для повышения точности прогнозов.
Многомерное прогнозирование
Техники, моделирующие одновременно несколько взаимозависимых временных рядов.
Обнаружение временных аномалий
Алгоритмы для выявления необычных наблюдений или структурных разрывов в рядах.
Модели в пространстве состояний
Вероятностный фреймворк с фильтром Калмана для моделирования зашумленных динамических систем.
Вероятностный прогноз
Генерация полных распределений прогнозов, а не простых точечных оценок.