სულ 1 სტატია · გვერდი 1 / 1
დროითი რიგების პროგნოზირება, რომელიც ტრადიციულად კლასიკურ მეთოდებს ეყრდნობოდა, დღეს ღრმა სწავლის მოდელების ინტენსიურ გამოყენებას განიცდის. სტატია მიმოიხილავს განსხვავებას ინდივიდუალურ (ლოკალურ) კლასიკურ მეთოდებსა და გლობალურ, ალბათობით ღრმა სწავლის მოდელებს შორის, რომლებიც საშუალებას აძლევენ მოდელებს ისწავლონ მრავალი წყაროდან და წარმოადგინონ პროგნოზების გაურკვევლობები. განსაკუთრებული ყურადღება ეთმობა Transformer-ის არქიტექტურას, როგორც ეფექტურ ინსტრუმენტს უნივარიატული ალბათობითი პროგნოზირებისთვი
