Протягом багатьох років люди прогнозують погодні умови, економічні і політичні події і спортивні результати, останнім часом цей великий список поповнився криптовалютами. Для пророкувань різнобічних подій існує безліч способів розробки прогнозів. Наприклад, інтуїція, експертні думки, використання минулих результатів для порівняння з традиційною статистикою, а прогнозування часових рядів — це лише один із них, при цьому найбільш сучасний і точний вид прогнозів з широкою сферою застосування.
Метод часових рядів
Метод з використання тимчасових рядів (TS) – це набір даних, який збирає інформацію протягом певного періоду часу. Існують спеціальні методи для виділення цього типу:
- лінійні та нелінійні;
- параметричні і непараметричні;
- одновимірні і багатовимірні.
Прогнозування часових рядів приносить з собою унікальний набір можливостей для вирішення сучасних завдань. Моделювання ґрунтується на вивченні, щоб встановити рушійну силу зміни даних. Процес відбувається з довгострокових тенденцій, сезонних ефектів або нерегулярних коливань, які характерні для TS, і не спостерігаються в інших типах аналізу.
Машинне навчання є галуззю інформатики, де алгоритми складаються на основі даних і включають штучні нейронні мережі, глибоке навчання, правила асоціацій, дерева рішень, навчання з підкріпленням і байесовские мережі. Різноманітність алгоритмів надає варіанти вирішення проблем, і кожен має свої вимоги і компроміси до введення даних, швидкості роботи і точності результатів. Вони, поряд з точністю остаточних прогнозів, будуть зваженими, коли користувач вирішить, який алгоритм буде працювати краще для досліджуваної ситуації.
Прогнозування часових рядів запозичує з галузі статистики, але дає нові підходи для моделювання задач. Основна проблема для машинного навчання та тимчасових рядів одна і та ж – передбачати нові результати на основі раніше відомих даних.
