Modern Aspects of Big Time Series Forecasting.pdf

如何预测序列？看这份IJCAI2021亚马逊《大时间序列预测》教程，附301页Slides 时间序列预测是商务流程自动化和优化的关键因素。在零售领域，决定订购哪些产品以及将它们存储在哪里取决于对不同地区未来需求的预测; 在云计算中，对服务和基础设施组件未来使用量的估计指导容量规划;仓库和工厂的劳动力调度需要预测未来的工作量。最近几年见证了预测技术和应用的范式转变，从计算机辅助的模型和假设到数据驱动和完全自动化。这种转变可以归因于大量的可用性,丰富、多样的时间序列数据来源和导致一组需要解决的挑战,如下:我们如何建立统计模型有效地和有效地学习预测大型和多样化数据来源?在观测有限的情况下，我们如何利用“相似”时间序列的统计能力来改进预测?建立能够处理大数据量的预测系统意味着什么? 本教程的目的是为解决大规模预测问题提供一个简明直观的概述，介绍最重要的方法和工具。我们回顾了经典时间序列建模和现代方法的现状，特别关注预测的深度学习。此外，我们还讨论了预测、评价的实际方面，并提供了实例问题。我们的重点是提供一个直观的方法概述和实际问题，我们将通过案例研究说明。作为一个补充，我们通过Jupyter提供自学的交互式材料。