22、深度学习与大语言模型项目中的时间序列分析

深度学习与大语言模型项目中的时间序列分析

在机器学习领域，深度学习（DL）和大语言模型（LLM）项目正处于前沿且具有变革性。接下来我们先了解DL训练过程，再深入探讨时间序列数据处理的相关内容。

深度学习训练概述

DL训练过程基于分布式深度学习。在开展项目时，首先要了解DL训练过程，同时关注训练所用的数据、数据标注的重要考量因素以及监控过程。此外，基础模型、生成式人工智能（GenAI）和LLM的创新也十分关键，并且要重视它们所带来的风险。构建使用和定制LLMs的MLOps管道时，涵盖数据准备、模型调优和模型评估等步骤。

时间序列数据处理的方法选择

处理时间序列数据时，一个关键决策是选择使用机器学习（ML）还是传统统计技术。时间序列数据是在特定时期内对特定变量的观测，广泛应用于金融、经济和天气预报等多个领域。传统统计技术，如自回归积分滑动平均（ARIMA）、误差 - 趋势 - 季节性（ETS）和霍尔特 - 温特斯方法等，长期以来一直用于分析和预测时间序列数据。

然而，ML在分析时间序列数据方面相较于传统统计方法具有诸多优势：
- 非线性处理能力 ：ML模型，特别是神经网络等技术，能够捕捉数据中复杂的非线性关系，而传统统计方法可能会遗漏这些关系。时间序列数据通常呈现非线性模式，ML可以更细致地处理这些复杂性。
- 变量间交互识别 ：ML算法能够识别和利用多个输入特征之间的复杂交互，这对于传统统计技术来说可能具有挑战性。例如，当各种变量的交互影响输出时，ML可以更有效地建模这些关系。
- 自动特征工程