Time Series Forecasting

تنبؤ السلاسل الزمنية هو مهمة تهدف إلى التنبؤ بالقيم المستقبلية من خلال مطابقة النماذج مع بيانات الوقت التاريخية. تهدف هذه المهمة إلى استخراج الأنماط والاتجاهات من البيانات الزمنية باستخدام الأساليب الإحصائية وتقنيات التعلم الآلي للحصول على توقعات دقيقة للنقاط الزمنية المستقبلية. تشمل الطرق التقليدية متوسط الحركة، التمهيد الأسي، ونماذج ARIMA، بينما يتم تطبيق التقنيات الحديثة مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNN)، المتحولات (Transformers)، وXGBoost بشكل واسع أيضًا. يمتلك تنبؤ السلاسل الزمنية قيمة تطبيقية كبيرة في مجالات مثل المالية، الأرصاد الجوية، والطاقة، ويتم عادةً تقييم أداء النماذج باستخدام مقاييس مثل متوسط مربع الخطأ (MSE) أو جذر متوسط مربع الخطأ (RMSE).