Szeregi Czasowe

Prognozowanie szeregów czasowych to jedno z najważniejszych zastosowań uczenia maszynowego — od przewidywania popytu, przez monitoring infrastruktury, po prognozowanie powodzi. Problem? Standardowe modele optymalizują się pod typowe przypadki. A to właśnie te nietypowe — ekstremalne zdarzenia — są często najważniejsze do przewidzenia. M²FMoE to model, który uczy się przewidywać jedno i drugie. Problem: Ekstremalne zdarzenia łamią standardowe modele Prognozowanie szeregów czasowych poczyniło ogromne postępy. Transformery, metody częstotliwościowe i architektury hybrydowe osiągają imponujące wyniki na benchmarkach. Ale jest haczyk. ...

Czy komputery mogą nauczyć się “słyszeć” rytm w strumieniu danych, podobnie jak my słyszymy rytm w muzyce? I czy dzięki tej umiejętności mogą lepiej chronić nas przed awariami, oszustwami finansowymi czy problemami zdrowotnymi? Na te pytania próbuje odpowiedzieć nowa praca naukowa zatytułowana “CaPulse: Wykrywanie anomalii poprzez dostrajanie się do przyczynowych rytmów szeregów czasowych”. Problem z Anomaliami Żyjemy w świecie danych. Od bicia naszych serc, przez wahania na giełdzie, po zużycie energii w inteligentnym mieście – wszystko to są szeregi czasowe, czyli dane zbierane w regularnych odstępach czasu. W tych danych często czają się anomalie: dziwne, nieoczekiwane zdarzenia, które mogą sygnalizować problem. Może to być nagła arytmia serca, podejrzana transakcja bankowa czy zbliżająca się awaria silnika w fabryce. ...