Classification des Séries Temporelles avec Données Manquantes

« La Classification de Séries Temporelles avec Données Manquantes » fait référence à la tâche de classifier des séquences en utilisant des méthodes d'apprentissage automatique lorsque les données de séries temporelles contiennent des valeurs manquantes. L'objectif est de développer des algorithmes et des modèles efficaces pour gérer les problèmes de données incomplètes, améliorant ainsi la précision et la robustesse de la classification. Cette tâche présente une valeur d'application significative dans des domaines tels que la prévision financière, le diagnostic médical et la maintenance d'équipements, aidant les décideurs à prendre des jugements plus fiables même en présence de données manquantes.