Алгоритмы машинного обучения, в том числе генеративные модели ИИ, позволяют предсказывать следующие значения в числовой последовательности. 1

Процесс происходит так: модель обучается на миллионах или миллиардах значений временных рядов, обнаруживая сложные закономерности взаимосвязей в наборах данных. 1 Затем эти знания используются, чтобы определить схожие закономерности и предсказать новые значения в последовательности. 1

Некоторые алгоритмы, которые используются для предсказания последовательностей чисел:

• Трансформеры. 1 Они хорошо улавливают сложные взаимосвязи между значениями в длинных последовательностях. 1 Трансформеры обучаются на данных, а для сезонных закономерностей используют самовнимание — механизм, который позволяет модели понимать степень влияния предыдущих значений на заданное будущее. 1
• Рекуррентные нейронные сети (RNN). 2 Они могут предвосхищать последовательные данные так, как этого не могут другие алгоритмы. 2 RNN оценивает текущие входные данные, а также то, что он узнал из прошлых входных данных. 2
• DG (Dependency graph). 4 Алгоритм строится вокруг создания структуры — графа зависимостей. 4 Вес ребра графа — частота возникновения определённого условия по всей тренировочной базе. 4 Процесс предсказания следующего элемента последовательности заключается в выборе того элемента, у которого вес ребра перехода из текущего состояния в следующее максимален. 4