🕰 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

😎 با این کتابخونه، همیشه مدل‌های یادگیری ماشینت زنده و آپدیت شدن!


👨🏻‍💻 اگه دنبال مدلی هستی که وسط کار با دیتاها، خودش رو آپدیت کنه و نیاز نباشه هر بار کل دیتاست رو از اول آموزش بدی، حتماً یه بار River رو امتحان کن!

◀️من خودم وقتی اولین بار ازش استفاده کردم، واقعاً فرقش رو با مدل‌های سنتی فهمیدم. مثلاً توی پروژه‌ای که داده‌ها لحظه‌به‌لحظه آپدیت می‌شدن، به‌جای اینکه هر بار کل مدل رو retrain کنم، با river راحت می‌تونستم هر نمونه جدید رو بفرستم تو مدل و همون موقع یاد بگیره.


🚨 و جالبیش اینه که فقط برای مدل‌های ساده نیست؛ از KNN آنلاین گرفته تا درخت تصمیم و حتی سیستم‌های توصیه‌گر رو هم پشتیبانی می‌کنه.


┌ 🏳️‍🌈 River
├ 🌎 Website
└ 🐱 GitHub-Repos

pip install river


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