Prognozowanie szeregów czasowych, leżące u podstaw przewidywania tego w jaki sposób w przyszłości będą kształtowały się różne procesy i zjawiska, jest problemem niezwykle istotnym w ekonomii, w finansach, biznesie, demografii, przemyśle, meteorologii itp. Wady i ograniczone możliwości statystycznych modeli prognozowania skłaniają nas do zainteresowania się bardziej elastycznymi modelami uczenia maszynowego i inteligencji obliczeniowej. Prezentacja pokazuje osiągnięcia autora dotyczące nowych metod prognozowania szeregów czasowych opartych na uczeniu maszynowym i wykorzystujących reprezentację wzorcową szeregów czasowych.

свернуть