🚨 ۳ روش اصلی Ensemble در یادگیری ماشین
1️⃣ روش بگینگ (Bagging)
✏️ چی میگه؟ خطای مدل رو، با ترکیب پیش‌بینی چند مدل کم می‌کنه.
❓ چه جوری؟ چند مدل رو روی بخش‌های متفاوتی از داده آموزش می‌دی، نتیجه‌ها رو میانگین می‌گیری یا رای‌گیری می‌کنی.
⬅️ مثالش؟ جنگل تصادفی خودمون!
✅ کِی به درد می‌خوره؟ وقتی مدل خطی جواب نمی‌ده و یه مدل پایه غیرخطی و بدون دردسر می‌خوای.
➖➖➖➖➖➖
2️⃣ روش بوستینگ (Boosting)
✏️ چی میگه؟ اشتباهاتو یکی‌یکی کاهش بده تا مدل هر بار بهتر بشه.
❓ چه جوری؟ هر مدل، سعی می‌کنه اشتباه قبلیا رو جبران کنه؛ مدل‌ها پشت‌سر هم ساخته می‌شن.
⬅️ مثالش؟ Gradient Boosting (یا XGBoost که خیلیا عاشقشن!)
✅ کِی به درد می‌خوره؟ برای مدل‌سازی الگوهای پیچیده‌تر و زمانی که می‌خوای تا می‌تونی خطا رو کم کنی.
➖➖➖➖➖➖
3️⃣ روش استکینگ (Stacking)
✏️ چی میگه؟ ترکیب چند مدل مختلف و ساخت یه مدل نهایی (Meta-Model) برای نتیجه‌گیری بهتر.
❓ چه جوری؟ نتایج مدل‌های پایه رو به مدل نهایی می‌دی تا از ترکیبشون استفاده کنه.
⬅️ مثالش؟ مثلاً یه مدل خطی، خروجی چند مدل قوی‌تر رو تجمیع کنه.
✅ کِی به درد می‌خوره؟ وقتی هیچ مدلی به تنهایی جوابگو نیست یا می‌خوای از نقطه‌قوت هر مدل به نفع خودت استفاده کنی.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
1️⃣ روش بگینگ (Bagging)
✏️ چی میگه؟ خطای مدل رو، با ترکیب پیش‌بینی چند مدل کم می‌کنه.
❓ چه جوری؟ چند مدل رو روی بخش‌های متفاوتی از داده آموزش می‌دی، نتیجه‌ها رو میانگین می‌گیری یا رای‌گیری می‌کنی.
⬅️ مثالش؟ جنگل تصادفی خودمون!
✅ کِی به درد می‌خوره؟ وقتی مدل خطی جواب نمی‌ده و یه مدل پایه غیرخطی و بدون دردسر می‌خوای.
➖➖➖➖➖➖
2️⃣ روش بوستینگ (Boosting)
✏️ چی میگه؟ اشتباهاتو یکی‌یکی کاهش بده تا مدل هر بار بهتر بشه.
❓ چه جوری؟ هر مدل، سعی می‌کنه اشتباه قبلیا رو جبران کنه؛ مدل‌ها پشت‌سر هم ساخته می‌شن.
⬅️ مثالش؟ Gradient Boosting (یا XGBoost که خیلیا عاشقشن!)
✅ کِی به درد می‌خوره؟ برای مدل‌سازی الگوهای پیچیده‌تر و زمانی که می‌خوای تا می‌تونی خطا رو کم کنی.
➖➖➖➖➖➖
3️⃣ روش استکینگ (Stacking)
✏️ چی میگه؟ ترکیب چند مدل مختلف و ساخت یه مدل نهایی (Meta-Model) برای نتیجه‌گیری بهتر.
❓ چه جوری؟ نتایج مدل‌های پایه رو به مدل نهایی می‌دی تا از ترکیبشون استفاده کنه.
⬅️ مثالش؟ مثلاً یه مدل خطی، خروجی چند مدل قوی‌تر رو تجمیع کنه.
✅ کِی به درد می‌خوره؟ وقتی هیچ مدلی به تنهایی جوابگو نیست یا می‌خوای از نقطه‌قوت هر مدل به نفع خودت استفاده کنی.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
❤1👏1🤔1
🕰 ۱۰ مدل برتر پیش‌بینی سری‌های زمانی
1️⃣ مدل TCN
✏️ مدل کانولوشنی برای درک الگوهای بلندمدت در سری‌های زمانی.
✔️ خوبیش اینه که: سریع، موازی و پایدار آموزش می‌بینه.
❌ بدیش اینه که: ساختارش برای بعضیا که با RNN کار کردن، ممکنه گیج‌کننده باشه.
💡 کاربرد: سیگنال‌های پرنوسان، سری‌های با حافظه طولانی، داده‌های حسگر یا بازار مالی.
➖ ➖ ➖
2️⃣ مدل TS-Mixer
✏️ مدل سبک و سریع مبتنی بر شبکه عصبی MLP برای سری‌های پیچیده.
✔️ خوبیش اینه که: سریع، قابل توسعه و مناسب داده‌های سنگین و پرتراکم.
❌ بدیش اینه که: هنوز بیشتر در فاز تحقیقاتی استفاده می‌شه.
💡 کاربرد: داده‌های چندمتغیره و پرتکرار مثل قیمت رمزارز، ترافیک شبکه یا داده‌های صنعتی.
➖ ➖ ➖
3️⃣ مدل TimesNet
✏️ مدل عمیق برای یادگیری الگوهای چندلایه و بلندمدت زمانی.
✔️ خوبیش اینه که: برای پیش‌بینی‌های بلندمدت با چند فصل‌پذیری عملکرد عالی داره.
❌ بدیش اینه که: هنوز کاربردهای تجاری زیادی براش منتشر نشده.
🔧 کاربرد: سری‌های پیچیده مثل آب‌وهوا، مصرف انرژی یا تحلیل روند بلندمدت بازار.
➖ ➖ ➖
4️⃣ مدل N-BEATS
✏️ مدل یادگیری عمیق بدون فرض خاص روی ساختار سری زمانی.
✔️ خوبیش اینه که: انعطاف‌پذیر و مستقل از ساختار خاصیه.
❌ بدیش اینه که: نیاز به داده زیاد داره و تفسیر نتایجش ساده نیست.
🔧 کاربرد: پیش‌بینی روند و فصل‌پذیری در سری‌های بدون الگوی مشخص.
➖ ➖ ➖
5️⃣ مدل DeepAR / DeepVAR
✏️ مدل دنباله‌ای مبتنی بر RNN برای پیش‌بینی توزیعی
✔️ خوبیش اینه که: با تعداد زیادی سری مشابه خیلی خوب مقیاس‌پذیره.
❌ بدیش اینه که: تو درک وابستگی‌های خیلی طولانی ممکنه ضعف داشته باشه.
💡 کاربرد: پیش‌بینی فروش در فروشگاه‌های مختلف یا عملکرد شعب مختلف یک سیستم.
➖ ➖ ➖
6️⃣ مدل Temporal Fusion Transformer
✏️ مدل attentionمحور برای تحلیل سری‌های چندمتغیره پیچیده.
✔️ خوبیش اینه که: هم اطلاعات گذشته رو خوب می‌فهمه، هم وضعیت فعلی رو.
❌ بدیش اینه که: تنظیماتش پیچیده‌ست و دیتای زیاد می‌خواد.
💡 کاربرد: پیش‌بینی‌های بلندمدت با ورودی‌های متنوع مثل قیمت، دما، تقویم و رویداد.
➖ ➖ ➖
7️⃣ مدل Prophet
✏️ مدل جمع‌پذیر با توانایی تشخیص روند، فصل‌پذیری و مناسبت‌ها.
✔️ خوبیش اینه که: استفاده‌ش راحته و خودش فصل‌ها و تعطیلات رو تشخیص می‌ده.
❌ بدیش اینه که: تو نوسانات سریع یا جهش‌های ناگهانی دقیق نیست.
💡 کاربرد: داده‌های کسب‌وکار، تحلیل فروش، کمپین‌های بازاریابی و گزارش‌های فصلی.
➖ ➖ ➖
8️⃣ مدل Gradient Boosting با ویژگی‌های lag
✏️ مدل درخت تصمیم با ویژگی‌های مهندسی‌شده زمانی (مثل lag و rolling mean).
✔️ خوبیش اینه که: با الگوهای پیچیده و داده‌های غیرخطی خوب کنار میاد.
❌ بدیش اینه که: باید خودت دستی ویژگی‌های زمانی بسازی.
💡 کاربرد: سری‌های چندمتغیره با متغیرهای خارجی مثل تبلیغات، قیمت یا شرایط آب‌وهوا.
➖ ➖ ➖
9️⃣ مدل Exponential Smoothing
✏️ مدل آماری برای سری‌هایی با روند یا فصل‌پذیری نرم.
✔️ خوبیش اینه که: سریع، ساده و قابل تفسیر توسط افراد غیرمتخصص هم هست.
❌ بدیش اینه که: توی داده‌های پرنوسان یا با تغییرات شدید عملکرد ضعیفی داره.
💡 کاربرد: داده‌های آرام و فصلی مثل مصرف انرژی یا تولید ماهانه کارخانه‌ها.
➖ ➖ ➖
1️⃣ مدل ARIMA / SARIMA
✏️ مدل کلاسیک آماری برای سری‌های خطی و فصلی.
✔️ خوبیش اینه که: توی داده‌های پایدار و فصلی عالی کار می‌کنه.
❌ بدیش اینه که: برای داده‌های غیرخطی یا وقتی متغیر بیرونی داریم، ضعف داره.
💡 کاربرد: پیش‌بینی فروش، دما، یا روندهای کوتاه‌مدت تک‌متغیره.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
1️⃣ مدل TCN
✏️ مدل کانولوشنی برای درک الگوهای بلندمدت در سری‌های زمانی.
✔️ خوبیش اینه که: سریع، موازی و پایدار آموزش می‌بینه.
❌ بدیش اینه که: ساختارش برای بعضیا که با RNN کار کردن، ممکنه گیج‌کننده باشه.
💡 کاربرد: سیگنال‌های پرنوسان، سری‌های با حافظه طولانی، داده‌های حسگر یا بازار مالی.
➖ ➖ ➖
2️⃣ مدل TS-Mixer
✏️ مدل سبک و سریع مبتنی بر شبکه عصبی MLP برای سری‌های پیچیده.
✔️ خوبیش اینه که: سریع، قابل توسعه و مناسب داده‌های سنگین و پرتراکم.
❌ بدیش اینه که: هنوز بیشتر در فاز تحقیقاتی استفاده می‌شه.
💡 کاربرد: داده‌های چندمتغیره و پرتکرار مثل قیمت رمزارز، ترافیک شبکه یا داده‌های صنعتی.
➖ ➖ ➖
3️⃣ مدل TimesNet
✏️ مدل عمیق برای یادگیری الگوهای چندلایه و بلندمدت زمانی.
✔️ خوبیش اینه که: برای پیش‌بینی‌های بلندمدت با چند فصل‌پذیری عملکرد عالی داره.
❌ بدیش اینه که: هنوز کاربردهای تجاری زیادی براش منتشر نشده.
🔧 کاربرد: سری‌های پیچیده مثل آب‌وهوا، مصرف انرژی یا تحلیل روند بلندمدت بازار.
➖ ➖ ➖
4️⃣ مدل N-BEATS
✏️ مدل یادگیری عمیق بدون فرض خاص روی ساختار سری زمانی.
✔️ خوبیش اینه که: انعطاف‌پذیر و مستقل از ساختار خاصیه.
❌ بدیش اینه که: نیاز به داده زیاد داره و تفسیر نتایجش ساده نیست.
🔧 کاربرد: پیش‌بینی روند و فصل‌پذیری در سری‌های بدون الگوی مشخص.
➖ ➖ ➖
5️⃣ مدل DeepAR / DeepVAR
✏️ مدل دنباله‌ای مبتنی بر RNN برای پیش‌بینی توزیعی
✔️ خوبیش اینه که: با تعداد زیادی سری مشابه خیلی خوب مقیاس‌پذیره.
❌ بدیش اینه که: تو درک وابستگی‌های خیلی طولانی ممکنه ضعف داشته باشه.
💡 کاربرد: پیش‌بینی فروش در فروشگاه‌های مختلف یا عملکرد شعب مختلف یک سیستم.
➖ ➖ ➖
6️⃣ مدل Temporal Fusion Transformer
✏️ مدل attentionمحور برای تحلیل سری‌های چندمتغیره پیچیده.
✔️ خوبیش اینه که: هم اطلاعات گذشته رو خوب می‌فهمه، هم وضعیت فعلی رو.
❌ بدیش اینه که: تنظیماتش پیچیده‌ست و دیتای زیاد می‌خواد.
💡 کاربرد: پیش‌بینی‌های بلندمدت با ورودی‌های متنوع مثل قیمت، دما، تقویم و رویداد.
➖ ➖ ➖
7️⃣ مدل Prophet
✏️ مدل جمع‌پذیر با توانایی تشخیص روند، فصل‌پذیری و مناسبت‌ها.
✔️ خوبیش اینه که: استفاده‌ش راحته و خودش فصل‌ها و تعطیلات رو تشخیص می‌ده.
❌ بدیش اینه که: تو نوسانات سریع یا جهش‌های ناگهانی دقیق نیست.
💡 کاربرد: داده‌های کسب‌وکار، تحلیل فروش، کمپین‌های بازاریابی و گزارش‌های فصلی.
➖ ➖ ➖
8️⃣ مدل Gradient Boosting با ویژگی‌های lag
✏️ مدل درخت تصمیم با ویژگی‌های مهندسی‌شده زمانی (مثل lag و rolling mean).
✔️ خوبیش اینه که: با الگوهای پیچیده و داده‌های غیرخطی خوب کنار میاد.
❌ بدیش اینه که: باید خودت دستی ویژگی‌های زمانی بسازی.
💡 کاربرد: سری‌های چندمتغیره با متغیرهای خارجی مثل تبلیغات، قیمت یا شرایط آب‌وهوا.
➖ ➖ ➖
9️⃣ مدل Exponential Smoothing
✏️ مدل آماری برای سری‌هایی با روند یا فصل‌پذیری نرم.
✔️ خوبیش اینه که: سریع، ساده و قابل تفسیر توسط افراد غیرمتخصص هم هست.
❌ بدیش اینه که: توی داده‌های پرنوسان یا با تغییرات شدید عملکرد ضعیفی داره.
💡 کاربرد: داده‌های آرام و فصلی مثل مصرف انرژی یا تولید ماهانه کارخانه‌ها.
➖ ➖ ➖
1️⃣ مدل ARIMA / SARIMA
✏️ مدل کلاسیک آماری برای سری‌های خطی و فصلی.
✔️ خوبیش اینه که: توی داده‌های پایدار و فصلی عالی کار می‌کنه.
❌ بدیش اینه که: برای داده‌های غیرخطی یا وقتی متغیر بیرونی داریم، ضعف داره.
💡 کاربرد: پیش‌بینی فروش، دما، یا روندهای کوتاه‌مدت تک‌متغیره.
🌐 #یادگیری_ماشین #MachineLearning
➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖➖
❤1🙏1