Preciso de alguns recursos para começar a usar redes neurais para previsão de séries temporais. Tenho receio de implementar algum artigo e depois descobrir que eles exageraram bastante o potencial de seus métodos. Portanto, se você tiver experiência com os métodos sugeridos, será ainda mais impressionante.
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Richard Hardy
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Respostas:
Aqui está uma boa introdução rápida: introdução às redes neurais. Observe que o R possui funcionalidade de rede neural; portanto, não é necessário gastar tempo implementando o NN por si próprio até você dar uma olhada e decidir que parece promissor para o seu aplicativo.
As redes neurais não são obsoletas, mas elas passaram por alguns ciclos de hype e, depois de perceberem que não fazem tudo como foi reivindicado, sua reputação entra em depressão por um tempo (atualmente estamos em uma delas) . As redes neurais são boas em determinadas tarefas e geralmente são melhores para tarefas nas quais um ser humano pode realizar uma tarefa semelhante, mas não pode explicar exatamente como o faz.
As redes neurais não fornecem muitas informações sobre o sistema que você está usando para analisar, mesmo depois de treinadas e operando bem. Ou seja, eles podem prever o que acontecerá (em alguns sistemas), mas não sabem o porquê. Em alguns casos, isso é bom. Em outros, isso não está bem. Geralmente, se você deseja, ou especialmente se já possui um entendimento das regras de como algo funciona, pode usar outras técnicas.
Mas, para certas tarefas, elas funcionam bem.
Para séries temporais em particular, consulte a discussão desta pergunta: Maneira correta de usar redes neurais recorrentes para análise de séries temporais
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Embora esteja focado no reconhecimento estatístico de padrões, e não na previsão de séries temporais, eu recomendaria fortemente o livro de Chris Bishop, Neural Networks for Pattern Recognition, porque é a melhor introdução às redes neurais em geral, e acho que seria uma boa ideia lidar com as possíveis armadilhas no uso de redes neurais em um contexto mais simples, onde os problemas são mais facilmente visualizados e compreendidos. Em seguida, passe para o livro sobre redes neurais recorrentes de Mandic e Chambers . O livro do bispo é um clássico, ninguém deve usar redes neurais para nada até que se sinta confiante de que entende o material contido nesse livro; A ANN facilita demais o tiro no pé!
Também discordo de mbq, nn não são obsoletos, enquanto muitos problemas são melhor resolvidos com modelos lineares ou técnicas mais modernas de aprendizado de máquina (por exemplo, métodos de kernel), existem alguns problemas em que eles funcionam bem e outros não. Ainda é uma ferramenta que deve estar em nossas caixas de ferramentas.
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