Каковы основные отличия между моделями LSTM и ARIMA при обработке больших объемов данных?

Некоторые отличия между моделями LSTM и ARIMA при обработке больших объёмов данных:

• Тип модели. www.geeksforgeeks.org ARIMA — классический статистический метод, LSTM — разновидность модели глубокого обучения. www.geeksforgeeks.org
• Допущения в отношении данных. www.geeksforgeeks.org ARIMA предполагает линейные зависимости, что ограничивает её производительность при работе со сложными нелинейными временными рядами. www.geeksforgeeks.org LSTM может фиксировать сложные и долгосрочные зависимости в данных временных рядов. www.geeksforgeeks.org
• Стационарность. www.geeksforgeeks.org ARIMA требует, чтобы данные были стационарными, что может потребовать дополнительных этапов предварительной обработки. www.geeksforgeeks.org LSTM, в отличие от ARIMA, может моделировать как стационарные, так и нестационарные данные. www.geeksforgeeks.org
• Объём данных. www.geeksforgeeks.org ARIMA хорошо работает с небольшими наборами данных, LSTM требует больших наборов данных. www.geeksforgeeks.org
• Сезонность. www.geeksforgeeks.org ARIMA имеет ограниченный учёт сезонности, LSTM может улавливать сезонные закономерности. www.geeksforgeeks.org
• Время обучения. www.geeksforgeeks.org ARIMA обучается быстрее, LSTM — медленнее, требует графических процессоров. www.geeksforgeeks.org
• Интерпретируемость. www.geeksforgeeks.org ARIMA легко интерпретируемый, LSTM — труднее интерпретировать. www.geeksforgeeks.org

Выбор между LSTM и ARIMA зависит от характера данных, доступных вычислительных ресурсов и конкретных требований проекта. www.projectcubicle.com