🕰 ۱۰ مدل برتر پیش‌بینی سری‌های زمانی


1️⃣ مدل TCN

✏️ مدل کانولوشنی برای درک الگوهای بلندمدت در سری‌های زمانی.

✔️ خوبیش اینه که: سریع، موازی و پایدار آموزش می‌بینه.

❌ بدیش اینه که: ساختارش برای بعضیا که با RNN کار کردن، ممکنه گیج‌کننده باشه.

💡 کاربرد: سیگنال‌های پرنوسان، سری‌های با حافظه طولانی، داده‌های حسگر یا بازار مالی.

➖ ➖ ➖

2️⃣ مدل TS-Mixer

✏️ مدل سبک و سریع مبتنی بر شبکه عصبی MLP برای سری‌های پیچیده.

✔️ خوبیش اینه که: سریع، قابل توسعه و مناسب داده‌های سنگین و پرتراکم.

❌ بدیش اینه که: هنوز بیشتر در فاز تحقیقاتی استفاده می‌شه.

💡 کاربرد: داده‌های چندمتغیره و پرتکرار مثل قیمت رمزارز، ترافیک شبکه یا داده‌های صنعتی.

➖ ➖ ➖

3️⃣ مدل TimesNet

✏️ مدل عمیق برای یادگیری الگوهای چندلایه و بلندمدت زمانی.

✔️ خوبیش اینه که: برای پیش‌بینی‌های بلندمدت با چند فصل‌پذیری عملکرد عالی داره.

❌ بدیش اینه که: هنوز کاربردهای تجاری زیادی براش منتشر نشده.

🔧 کاربرد: سری‌های پیچیده مثل آب‌وهوا، مصرف انرژی یا تحلیل روند بلندمدت بازار.

➖ ➖ ➖

4️⃣ مدل N-BEATS

✏️ مدل یادگیری عمیق بدون فرض خاص روی ساختار سری زمانی.

✔️ خوبیش اینه که: انعطاف‌پذیر و مستقل از ساختار خاصیه.

❌ بدیش اینه که: نیاز به داده زیاد داره و تفسیر نتایجش ساده نیست.

🔧 کاربرد: پیش‌بینی روند و فصل‌پذیری در سری‌های بدون الگوی مشخص.

➖ ➖ ➖

5️⃣ مدل DeepAR / DeepVAR

✏️ مدل دنباله‌ای مبتنی بر RNN برای پیش‌بینی توزیعی

✔️ خوبیش اینه که: با تعداد زیادی سری مشابه خیلی خوب مقیاس‌پذیره.

❌ بدیش اینه که: تو درک وابستگی‌های خیلی طولانی ممکنه ضعف داشته باشه.

💡 کاربرد: پیش‌بینی فروش در فروشگاه‌های مختلف یا عملکرد شعب مختلف یک سیستم.

➖ ➖ ➖

6️⃣ مدل Temporal Fusion Transformer

✏️ مدل attentionمحور برای تحلیل سری‌های چندمتغیره پیچیده.

✔️ خوبیش اینه که: هم اطلاعات گذشته رو خوب می‌فهمه، هم وضعیت فعلی رو.

❌ بدیش اینه که: تنظیماتش پیچیده‌ست و دیتای زیاد می‌خواد.

💡 کاربرد: پیش‌بینی‌های بلندمدت با ورودی‌های متنوع مثل قیمت، دما، تقویم و رویداد.

➖ ➖ ➖

7️⃣ مدل Prophet

✏️ مدل جمع‌پذیر با توانایی تشخیص روند، فصل‌پذیری و مناسبت‌ها.

✔️ خوبیش اینه که: استفاده‌ش راحته و خودش فصل‌ها و تعطیلات رو تشخیص می‌ده.

❌ بدیش اینه که: تو نوسانات سریع یا جهش‌های ناگهانی دقیق نیست.

💡 کاربرد: داده‌های کسب‌وکار، تحلیل فروش، کمپین‌های بازاریابی و گزارش‌های فصلی.

➖ ➖ ➖

8️⃣ مدل Gradient Boosting با ویژگی‌های lag

✏️ مدل درخت تصمیم با ویژگی‌های مهندسی‌شده زمانی (مثل lag و rolling mean).

✔️ خوبیش اینه که: با الگوهای پیچیده و داده‌های غیرخطی خوب کنار میاد.

❌ بدیش اینه که: باید خودت دستی ویژگی‌های زمانی بسازی.

💡 کاربرد: سری‌های چندمتغیره با متغیرهای خارجی مثل تبلیغات، قیمت یا شرایط آب‌وهوا.

➖ ➖ ➖

9️⃣ مدل Exponential Smoothing

✏️ مدل آماری برای سری‌هایی با روند یا فصل‌پذیری نرم.

✔️ خوبیش اینه که: سریع، ساده و قابل تفسیر توسط افراد غیرمتخصص هم هست.

❌ بدیش اینه که: توی داده‌های پرنوسان یا با تغییرات شدید عملکرد ضعیفی داره.

💡 کاربرد: داده‌های آرام و فصلی مثل مصرف انرژی یا تولید ماهانه کارخانه‌ها.

➖ ➖ ➖

1️⃣ مدل ARIMA / SARIMA

✏️ مدل کلاسیک آماری برای سری‌های خطی و فصلی.

✔️ خوبیش اینه که: توی داده‌های پایدار و فصلی عالی کار می‌کنه.

❌ بدیش اینه که: برای داده‌های غیرخطی یا وقتی متغیر بیرونی داریم، ضعف داره.

💡 کاربرد: پیش‌بینی فروش، دما، یا روندهای کوتاه‌مدت تک‌متغیره.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖

🔖 پروژه پایانی دوره کارشناسی
✅ موضوع «تحلیل احساسات نظرات اسنپ‌فود»

👩🏻‍💻 برای این پروژه، دیتاست 70000 تایی از نظرات کاربرای اسنپ‌فود رو بررسی کردم. با الگوریتم XGBoost مدلی رو آموزش دادم که می‌تونه احساسات (مثبت یا منفی) رو تشخیص بده.

🖊 پردازش زبان طبیعی روی داده‌های فارسی یه خورده پیچیده‌تره، ولی همین چالش باعث شد کلی چیز جدید یاد بگیرم.

🖥 ابزارهای مورد استفاده: برای پیش‌پردازش داده‌ها از کتابخونه Hazm استفاده کردم و تونستم مدلی با دقت 84% بسازم. در آخر هم برای Deployment از فریم‌ورک Flask استفاده کردم تا کار رو نهایی کنم.

⏪ کلیه کدها و مستندات پروژه رو توی گیت‌هابم گذاشتم. می‌تونین از لینک زیر بررسی کنین.👇


┌ 💡 Analysis of Snappfood Comments
└ 🐱 GitHub-Repos


🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @rss_ai_ir

📊 ارزیابی و تست مدل‌های یادگیری ماشین
🔎 و مانیتورینگ حرفه‌ای داده‌ها و مدل‌ها
🏳️‍🌈 با ابزار Evidently

👨🏻‍💻 تست کردن مدل‌ها و داده‌ها توی یادگیری ماشین از اهمیت بالایی برخورداره! اگه مدل و داده‌هاتون رو تست نکنیت، ممکنه توی محیط واقعی با مشکلات بزرگی مواجه بشین.

✅ برای جلوگیری از این مشکل و ارزیابی دقیق مدل‌تون، می‌تونین از ابزاری به نام Evidently استفاده کنین. Evidently یه ابزار اُپن سورس رایگانه که گزارش‌های دقیق و کاملی برای بررسی مدل‌ها و داده‌ها ارائه می‌ده. این ابزار می‌تونه:

1️⃣ نقاط ضعف مدل‌هات رو نشون بده،
2️⃣ کیفیت و پایداری داده‌هات رو بررسی کنه،
3️⃣ و تغییرات در هدف و داده‌ها رو ردیابی کنه.

⏪ ابزار Evidently هم به صورت کتابخونه پایتون و هم به عنوان پلتفرم ابری موجوده و ابزاری قدرتمند برای مانیتورینگ مدل‌ها و داده‌هاست.👇


┌ 💸 Evidently
├ 📄 Documentation
├ 😉 Youtube Channel
└ 🐱 GitHub-Repos

pip install evidently

🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @rss_ai_ir

📂 ۸ تا ریپوی برتر گیت‌هاب
✅ برای یادگیری «ماشین لرنینگ»


🖥 ریپوی ML System Design Pattern

✏️ پترن‌های تست‌شده برای ساخت سیستم‌های ML مقیاس‌پذیر.
➖ ➖ ➖
🖥 ریپوی ML Projects

✏️ پروژه‌های کاربردی تو حوزه ML که با ابزارهای شناخته‌شده‌ای مثل scikit-learn ,TensorFlow ,PyTorch و OpenCV ساخته شدن.

➖ ➖ ➖

🖥 ریپوی MLOps Basics

✏️ برنامه مطالعاتی ۹ هفته‌ای برای تسلط بر مفاهیم MLOps با پیاده‌سازی عملی.

➖ ➖ ➖

🖥 ریپوی MLE & MLOps

✏️ یادگیری MLE و MLOps در 7 مرحله با طراحی، ساخت و استقرار یک سیستم دسته‌ای ML.

➖ ➖ ➖

🖥 ریپوی ML Project

✏️ صفر تا صد ساخت و دیپلوی یه پروژه ML.

➖ ➖ ➖

🖥 ریپوی Made With ML

✏️ چطور یه اپلیکیشن ML رو طراحی، توسعه، دیپلوی و بعدش ارتقا بدی.

➖ ➖ ➖

🖥 ریپوی MLOps Zoomcamp

✏️ یادگیری مفاهیم تولید، دیپلوی و اجرای مدل‌های ML.

➖ ➖ ➖

🖥 ریپوی Applied ML

✏️ تجربه واقعی کار با یادگیری ماشین؛ از تست مدل تا اجرا و زیرنظر گرفتنش.



🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
💡 مهندس ML شوید :
💡 @rss_ai_ir