Pojęcie z dziedziny sztucznej inteligencji AI. Wyjaśnienie czym są algorytmy uczenia maszynowego z uwzględnieniem czasu (Time-Series Machine Learning Algorithms). Co to jest i jaki ma zastosowanie. Definicja napisana w sposób zrozumiały.
Algorytmy uczenia maszynowego z uwzględnieniem czasu są stosowane do modelowania danych, w których czas odgrywa istotną rolę. Te algorytmy pozwalają przewidywać, analizować i rozumieć zmiany w danych w zależności od czasu. Oto kilka popularnych algorytmów uczenia maszynowego z uwzględnieniem czasu:
- Regresja czasowa (Time Series Regression): Regresja czasowa jest wykorzystywana do modelowania zależności między zmienną zależną a czasem. Może to obejmować tradycyjne modele regresji liniowej, jak również bardziej zaawansowane techniki, takie jak regresja liniowa z efektami stałymi i zmieniającymi się w czasie.
- ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average): ARIMA jest jednym z najpopularniejszych algorytmów do modelowania szeregów czasowych. Model ARIMA łączy autoregresję (AR), różnicowanie (I) i średnią ruchomą (MA), aby uwzględnić tendencje, sezonowość i szum w danych czasowych.
- LSTM (Long Short-Term Memory): LSTM to rekurencyjna sieć neuronowa, która jest szczególnie skuteczna w analizie i prognozowaniu szeregów czasowych. LSTM może przechowywać informacje na dłuższe okresy czasu, dzięki czemu jest w stanie uwzględnić zależności czasowe w danych.
- Prophet: Prophet to biblioteka open-source opracowana przez Facebooka do prognozowania szeregów czasowych. Jest oparta na modelu addytywnym, który uwzględnia trend, sezonowość oraz efekty świąt i innych wydarzeń.
- DeepAR: DeepAR to model sieci neuronowej opracowany przez Amazon do prognozowania szeregów czasowych. Model DeepAR uwzględnia zależności czasowe w danych oraz uwzględnia różne cechy, takie jak trend, sezonowość i długoterminowe zależności.
- Survival Analysis: Analiza przeżycia jest używana do modelowania czasu do wystąpienia pewnego zdarzenia, takiego jak śmierć, awaria urządzenia, itp. W analizie przeżycia wykorzystuje się różne techniki, takie jak model proporcjonalnych hazardów Coxa (Cox Proportional Hazard model) czy drzewa przeżycia (Survival Trees).
Te algorytmy stanowią jedynie wycinek zastosowań uczenia maszynowego z uwzględnieniem czasu. W zależności od konkretnej dziedziny i typu danych czasowych, inne algorytmy i techniki mogą być stosowane.