Zaman Sırası və Standart Maşın Öyrənməsi: Əsas Fərqlər

Zaman Sırası və Standart Maşın Öyrənməsi: Əsas Fərqlər

Zaman sırası (Time Series) təhlili və Standart Maşın Öyrənməsi (Machine Learning) arasındakı fərqi anlamaq, məlumat elmində düzgün model seçimi üçün çox vacibdir. Əsas fərq, məlumatın nizamı və asılılığı ilə bağlıdır.

Standart maşın öyrənməsi (ML) adətən statik, sırasız verilənlər üzərində işləyir. Bu yanaşmada nümunələrin müstəqil olduğu qəbul edilir və verilənlərin ardıcıllığı nəzərə alınmır. Məsələn, təsnifat və reqressiya problemlərində nümunələrin sırası əhəmiyyət daşımır.

Buna qarşılıq, zaman sırası verilənləri zamanla ardıcıl toplanan məlumatlardır. Bu modellər məlumatların zaman ardıcıllığını, trend və mövsümlük kimi təbii dəyişiklikləri təhlil edir. Belə yanaşma xüsusilə iqtisadi proqnozlar, hava durumu və səhiyyə sahəsində vacibdir.

Standart ML və Zaman Sırası Modellərinin İstifadəsi

Standart ML-də linear və loqistik reqressiya, Decision Trees, Random Forest və Gradient Boosting (məsələn, XGBoost, LightGBM) kimi metodlar geniş yayılıb. Bu üsullar mürəkkəb əlaqələri idarə edir və səhvləri tədricən düzəldir. Neyron şəbəkələr isə qeyri-xətti nümunələri öyrənməkdə üstünlük təşkil edir.

Zaman sırası modellərinə ARIMA, Prophet, LSTM və GRU daxildir. Xüsusilə LSTM və GRU modelləri ardıcıl verilənlər üçün nəzərdə tutulub və "yaddaş hüceyrələri" ilə keçmiş məlumatları yadda saxlayır. Temporal Convolutional Networks (TCN) modelləri isə 1D konvolyusiya ilə ardıcıllığı emal edir.

Təlim və Test Verilənlərinin Bölünməsi

Standart ML-də təlim və test verilənləri təsadüfi şəkildə bölünür. Lakin zaman sırası modellərində verilənlər zaman ardıcıllığına uyğun bölünür ki, bu da gələcək dəyərlərin proqnozlaşdırılmasında dəqiqliyi artır.

Standart ML: Əksər alqoritmlər (məsələn, Random Forest, SVM) hər bir məlumat sətirinin digərindən müstəqil olduğunu fərz edir. Məsələn, bir müştərinin bankdan kredit götürüb-götürməyəcəyini hesablayarkən, digər müştərinin məlumatı bu qərara birbaşa təsir etmir.

Zaman Sırası: Burada "bu gün" baş verənlər adətən "dünən" baş verənlərin nəticəsidir. Məlumatlar arasında özü-özünə asılılıq (autocorrelation) var. Məsələn, səhmlərin qiyməti və ya havanın temperaturu birbaşa əvvəlki günlərin göstəriciləri ilə bağlıdır.

İnsanlara Təsiri və Nəticə

Zaman sırası modellərinin tətbiqi həyatımızı daha proqnozlaşdırıla bilən edir. Məsələn, iqtisadi göstəricilərin dəqiq təhlili iş yerlərinin qorunmasına, hava proqnozlarının təkmilləşdirilməsi isə insanların təhlükəsizliyinə xidmət edir. Standart ML isə daha çox təsnifat və qərarvermə proseslərində istifadə olunur.

Bu fərqlər maşın öyrənməsində yeni imkanlar açır və məlumatların daha dərin təhlilinə yol açır.