Некоторые методы, которые используются для повышения точности вероятностных прогнозов:
Гибридные модели и ансамбли. sky.pro Объединение различных подходов (статистических методов, машинного обучения, экспертных оценок) в единую прогностическую систему. sky.pro Это позволяет компенсировать недостатки отдельных методов и повысить общую точность прогнозов. sky.pro
Глубокое обучение для временных рядов. sky.pro Применение специализированных архитектур нейронных сетей (LSTM, GRU, трансформеры) для моделирования сложных нелинейных зависимостей в данных с долговременными паттернами. sky.pro
Причинное моделирование. sky.pro Переход от корреляционных моделей к каузальным, которые позволяют не только предсказывать, но и моделировать эффекты от вмешательств в систему. sky.pro
Автоматизированное машинное обучение (AutoML). sky.pro Автоматизация процессов выбора, настройки и развёртывания моделей, что делает прогнозирование доступным для более широкого круга специалистов. sky.pro
Объяснимые модели. sky.pro Разработка методов интерпретации сложных моделей машинного обучения для повышения доверия к прогнозам и соответствия регуляторным требованиям. sky.pro
Байесовские методы. sky.pro Основаны на теореме Байеса и позволяют обновлять вероятности на основе новых данных, что особенно ценно при ограниченном объёме информации. sky.pro
Временные ряды. spravochnick.ru Один из часто применяемых методов прогнозирования, который позволяет охватить большое количество данных за определённый период. spravochnick.ru
Примеры полезных ответов Поиска с Алисой на вопросы из разных сфер. Вопросы сгенерированы нейросетью YandexGPT для актуальных тем, которые определяются на базе обобщённых запросов к Поиску с Алисой.