সময় সিরিজের পূর্বাভাসে কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রয়োগ করবেন?

আমি মেশিন লার্নিংয়ে নতুন, এবং সময় সিরিজের পূর্বাভাসে কীভাবে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রয়োগ করতে পারি তা জানার চেষ্টা করছি। আমি আমার প্রশ্নের সাথে সম্পর্কিত সংস্থান পেয়েছি, তবে আমি এখনও কিছুটা হারিয়েছি বলে মনে হচ্ছে। আমি মনে করি খুব বেশি বিশদ ছাড়াই একটি প্রাথমিক ব্যাখ্যা সাহায্য করবে।

ধরা যাক কয়েক বছরের মধ্যে আমার কাছে প্রতিমাসে কিছু মূল্য মূল্য রয়েছে এবং আমি নতুন মূল্যবোধের পূর্বাভাস দিতে চাই। আমি গত কয়েক মাস ধরে দামের একটি তালিকা পেতে পারি এবং তারপরে কে-নিকটস্থ-নিকটবর্তী ব্যবহার করে অতীতে একই ধরণের ট্রেন্ডগুলি সন্ধান করার চেষ্টা করব। আমি নতুন পরিবর্তনের হার বা অতীত প্রবণতার কোনও অন্য সম্পত্তি ব্যবহার করে নতুন দামগুলি চেষ্টা করতে ও ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারি। আমি কীভাবে এই একই সমস্যার জন্য নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রয়োগ করতে পারি তা হ'ল আমি এটি অনুসন্ধান করার চেষ্টা করছি।

time-series forecasting neural-networks

— solartic
সূত্র

দেখুন stats.stackexchange.com/questions/8000/... এবং stats.stackexchange.com/questions/9842/...

— bayerj

থ্রেডে নিউরাল নেটওয়ার্ক এবং বেয়ারের প্রিভিউ ব্যবহারের পূর্বাভাস সময় সিরিজ বিশ্লেষণের জন্য পুনরাবৃত্ত নিউরাল নেটওয়ার্ক ব্যবহারের সঠিক পদ্ধতিটি আমার বোঝার উন্নতি করতে সহায়তা করেছিল।

— সৌরলিক

@ সোলারটিক, কেবল কৌতূহলী, আপনি কি এই পদ্ধতিটি সফলভাবে প্রয়োগ করেছেন?

— স্যাগি মানাটি এবং সোয়ান লোক

102

এখানে একটি সহজ রেসিপি যা আপনাকে কোড লিখতে এবং ধারণাগুলি পরীক্ষা করতে সহায়তা করতে পারে ...

ধরে নেওয়া যাক আপনার কয়েক মাস ধরে মাসিক ডেটা রেকর্ড হয়েছে, সুতরাং আপনার 36 টি মান রয়েছে। আসুন ধরে নেওয়া যাক আপনি কেবলমাত্র এক মাস আগে (মান) পূর্বাভাস দেওয়ার বিষয়ে যত্নশীল হন।

অনুসন্ধানের তথ্য বিশ্লেষণ: উপাত্তের মধ্যে পিছনে নির্ভরতা (যেমন স্বতঃ-সম্পর্ক এবং আংশিক স্বয়ংক্রিয়-সম্পর্ক সম্পর্কিত প্লট, রূপান্তরকরণ, পৃথকীকরণ) অনুমান করার জন্য কিছু traditionalতিহ্যবাহী টাইম সিরিজ বিশ্লেষণ পদ্ধতি প্রয়োগ করুন। ধরা যাক যে আপনি খুঁজে পেয়েছেন যে প্রদত্ত মাসের মানটি গত তিন মাসের ডেটার সাথে সম্পর্কযুক্ত তবে এর বেশি নয়।
আপনার ডেটা প্রশিক্ষণ এবং বৈধতা সেটগুলিতে বিভাজন করুন: প্রথম 24 পয়েন্টগুলি আপনার প্রশিক্ষণের মান হিসাবে এবং বাকি পয়েন্টগুলিকে বৈধতা সেট হিসাবে গ্রহণ করুন।
নিউরাল নেটওয়ার্ক লেআউট তৈরি করুন: আপনি গত তিন মাসের মানগুলিকে ইনপুট হিসাবে গ্রহণ করবেন এবং আপনি পরবর্তী মাসের মানটির পূর্বাভাস দিতে চান। সুতরাং, আপনার তিনটি নোড এবং একটি নোডযুক্ত একটি আউটপুট স্তর সহ একটি নিউরাল নেটওয়ার্ক দরকার। কমপক্ষে কয়েকটি নোডের সাথে আপনার সম্ভবত একটি লুকানো স্তর থাকা উচিত। দুর্ভাগ্যক্রমে, লুকানো স্তরগুলির সংখ্যা এবং তাদের নোডগুলির নিজ নিজ সংখ্যা বাছাই করা এমন কিছু নয় যার জন্য স্পষ্ট নির্দেশিকা রয়েছে। আমি 3: 2: 1 এর মতো ছোট শুরু করব।
${এক্স}_{1}, {এক্স}_{2} ..., {এক্স}_{24}$ $x_1,x_2\dots,x_{24}$ $পি একটি টি টি ই R এন 1 : {এক্স}_{1}, {এক্স}_{2}, {এক্স}_{3}, {এক্স}_{4}$ $pattern 1: x_1,x_2,x_3,x_4$ $পি একটি টি টি ই R এন 2 : {এক্স}_{2}, {এক্স}_{3}, {এক্স}_{4}, {এক্স}_{5}$ $pattern 2: x_2,x_3,x_4,x_5$ $...$ $\dots$ $পি একটি টি টি ই R এন 21 : {এক্স}_{21}, {এক্স}_{22}, {এক্স}_{23}, {এক্স}_{24}$ $pattern 21: x_{21},x_{22},x_{23},x_{24}$
এই নিদর্শনগুলিতে নিউরাল নেটওয়ার্ক প্রশিক্ষণ দিন
বৈধতা সেটটিতে নেটওয়ার্ক পরীক্ষা করুন (মাস 25-36): এখানে আপনি ইনপুট স্তরের জন্য নিউরাল নেটওয়ার্কের যে তিনটি মান প্রয়োজন তা পাস করবেন এবং দেখুন আউটপুট নোড কী সেট হয়ে যায়। সুতরাং, দেখার জন্য যে প্রশিক্ষিত নিউরাল নেটওয়ার্ক 32 মাস, 30, এবং 31 মাসের মধ্যে মানগুলিতে পাস করবে 32 মাসের মান পূর্বাভাস দিতে পারে

এই রেসিপিটি স্পষ্টতই উচ্চ স্তরের এবং বিভিন্ন সফ্টওয়্যার লাইব্রেরি / প্রোগ্রামগুলিতে আপনার প্রসঙ্গটি ম্যাপ করার চেষ্টা করার সময় আপনি প্রথমে আপনার মাথা আঁচড়তে পারেন। তবে, আশা করি এই স্কেচগুলি মূল বিষয়টি খুঁজে বের করে: আপনি যে অনুক্রমের পূর্বাভাস দেওয়ার চেষ্টা করছেন সেগুলির পারস্পরিক সম্পর্ককে যুক্তিসঙ্গতভাবে এমন প্রশিক্ষণের ধরণ তৈরি করতে হবে। এবং আপনি কোনও নিউরাল নেটওয়ার্ক বা একটি এআরআইএমএ মডেল দিয়ে পূর্বাভাসটিই করেন না কেন, সেই কাঠামোটি কী তা বেশিরভাগ সময় ব্যয়কারী এবং কঠিন অংশ তা নির্ধারণ করার জন্য অনুসন্ধান কাজ করে ratory

আমার অভিজ্ঞতায় নিউরাল নেটওয়ার্কগুলি দুর্দান্ত শ্রেণিবদ্ধকরণ এবং পূর্বাভাস কার্যকারিতা সরবরাহ করতে পারে তবে সেগুলি সেট আপ করা সময় সাপেক্ষ হতে পারে। উপরের উদাহরণে, আপনি দেখতে পাবেন যে 21 প্রশিক্ষণের ধরণগুলি যথেষ্ট নয়; বিভিন্ন ইনপুট ডেটা ট্রান্সফর্মেশনগুলি আরও ভাল / খারাপ পূর্বাভাসের দিকে পরিচালিত করে; লুকানো স্তর এবং লুকানো স্তর নোডের সংখ্যা বিভিন্নভাবে পূর্বাভাসকে প্রভাবিত করে; প্রভৃতি

আমি নিউরাল_ফরেস্টকাস্টিং ওয়েবসাইটটি দেখার জন্য অত্যন্ত পরামর্শ দিচ্ছি , যাতে নিউরাল নেটওয়ার্ক পূর্বাভাস প্রতিযোগিতা সম্পর্কিত টন তথ্য রয়েছে। প্রেরণাগুলি পৃষ্ঠা সহায়ক।

— জোশ হেমেন
সূত্র

এই প্রশ্নের উত্তরটি +1 করুন, তবে আরও যোগ করুন যে সাম্প্রতিক 3 মাসের মধ্যে যদি উত্তরটির সাথে সম্পর্কিত হয় তবে বিগত 5 বছরে বছরের একই মাসের মতো কারণগুলিও কার্যকর ইনপুট হতে পারে ( উদাহরণস্বরূপ যদি ডিসেম্বারগুলি পূর্ববর্তী ডিসেম্বরের মতো দেখতে থাকে তবে সাধারণত)।

— রসদবিধ

দুর্দান্ত উত্তর। আমি এটি খুব সহায়ক বলে মনে করেছি। একটি উচ্চ স্তরের ব্যাখ্যা হুবহু আমি যা চেয়েছিলাম। @ রসদবিধি: শুভ পয়েন্ট +1।

— সৌরবিদ্যুত

এখানে কিছু উদাহরণ কোড পাওয়া ভাল হবে।

— লিও লোপোল্ড হার্টজ 준영

মজার বিষয়টি হ'ল রেজিস্ট্রারদের সাথে একত্রে বহুবারের সময় সিরিজের ডেটাসেট হবে ..

— টমমাসো গেরিনি

বাস্তবের ডেটা প্রয়োগের জন্য এবং "traditionalতিহ্যবাহী" সময় সিরিজ পদ্ধতির সাথে তুলনা করে কেউ কি কিছু কাগজ জানেন?

— মার্কো ফুগাগল্লি