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

• Способность учитывать сложные зависимости. 1 Традиционные методы, например авторегрессионные модели (ARIMA), имеют ограничения, связанные с неспособностью учитывать сложные нелинейные зависимости и высокую изменчивость данных. 1 Методы глубокого обучения, такие как RNN, LSTM, GRU и трансформеры, позволяют преодолеть эти ограничения за счёт адаптивного анализа и выявления скрытых закономерностей. 1
• Обработка больших объёмов данных. 4 Подходы на основе глубокого обучения могут обрабатывать большие наборы данных и многомерные данные, что часто является проблемой для традиционных методов. 4
• Адаптивность к новым данным. 4 Модели глубокого обучения могут автоматически адаптироваться к новым данным, уменьшая необходимость ручного вмешательства и переподготовки. 4
• Эффективность. 4 Подходы глубокого обучения могут автоматизировать процесс прогнозирования, что делает их более эффективными, чем традиционные методы, которые часто требуют ручной работы. 4
• Гибкость. 4 Подходы глубокого обучения могут использоваться для решения множества задач, выходящих за рамки прогнозирования, таких как обнаружение аномалий, классификация и кластеризация. 4

При этом статистические методы машинного обучения показывают лучшие результаты, чем deep learning, на краткосрочных периодах прогнозирования. 3 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. 3