Каковы основные отличия между traditional и deep learning подходами в анализе временных рядов?

Некоторые отличия традиционных методов и подходов на основе глубокого обучения (deep learning) в анализе временных рядов:

• Способность учитывать сложные зависимости. cyberleninka.ru Традиционные методы, например авторегрессионные модели (ARIMA), имеют ограничения, связанные с неспособностью учитывать сложные нелинейные зависимости и высокую изменчивость данных. cyberleninka.ru Методы глубокого обучения, такие как RNN, LSTM, GRU и трансформеры, позволяют преодолеть эти ограничения за счёт адаптивного анализа и выявления скрытых закономерностей. cyberleninka.ru
• Обработка больших объёмов данных. www.geeksforgeeks.org Подходы на основе глубокого обучения могут обрабатывать большие наборы данных и многомерные данные, что часто является проблемой для традиционных методов. www.geeksforgeeks.org
• Адаптивность к новым данным. www.geeksforgeeks.org Модели глубокого обучения могут автоматически адаптироваться к новым данным, уменьшая необходимость ручного вмешательства и переподготовки. www.geeksforgeeks.org
• Эффективность. www.geeksforgeeks.org Подходы глубокого обучения могут автоматизировать процесс прогнозирования, что делает их более эффективными, чем традиционные методы, которые часто требуют ручной работы. www.geeksforgeeks.org
• Гибкость. www.geeksforgeeks.org Подходы глубокого обучения могут использоваться для решения множества задач, выходящих за рамки прогнозирования, таких как обнаружение аномалий, классификация и кластеризация. www.geeksforgeeks.org

При этом статистические методы машинного обучения показывают лучшие результаты, чем deep learning, на краткосрочных периодах прогнозирования. bigdataschool.ru В большинстве случаев deep learning-алгоритмы менее точны, чем статистические модели для коротких и средних временных горизонтов, но эти различия снижаются по мере увеличения горизонта прогнозирования. bigdataschool.ru