Я сделал исследование на тему предсказания временных рядов и могу поделиться своим личным опытом. В ходе изучения этой области, я сделал интересное наблюдение⁚ для предсказания временного ряда нельзя использовать генеративно-состязательные сети (GANs).
Генеративно-состязательные сети являются мощным инструментом для генерации новых данных, однако они плохо подходят для предсказания временных рядов. Это связано с тем, что GANs склонны к генерации случайных значений и недостаточно учитывают временные зависимости в данных. В результате прогнозы, полученные с помощью GANs, могут быть непредсказуемыми и ненадежными. Напротив, рекуррентные нейронные сети (RNNs) ⎼ это отличный выбор для предсказания временных рядов. RNNs специально разработаны для работы с последовательными данными, сохраняя информацию о предыдущих шагах и используя их для предсказаний в будущем. Они могут улавливать временные зависимости в данных и показывают хорошие результаты в задачах прогнозирования временных рядов. Также интересными инструментами для предсказания временных рядов являются графовые нейронные сети. Они позволяют моделировать зависимости между узлами графа и учитывать структуру сети данных. Это может быть полезно, например, в задачах прогнозирования трафика или финансовых данных. Алгоритмы кластеризации, хотя и могут использоваться для анализа временных рядов, не предоставляют прямого способа для прогнозирования будущих значений. Кластеризация помогает обнаружить группы схожих временных рядов или выделить характерные особенности данных, но не предсказывает точные значения в будущем. Таким образом, верное утверждение будет следующим⁚ для предсказания временного ряда нельзя использовать генеративно-состязательные сети. Рекуррентные сети, графовые нейронные сети и алгоритмы кластеризации могут быть полезны в разных аспектах анализа временных рядов.