行業(yè)動態(tài)
行業(yè)動態(tài)
本站 2024.05.28
在人工智能領(lǐng)域，大語言模型（Large Language Models，LLM）特指那些具有大量參數(shù)、需要巨大計算資源來訓練和運行的深度學習模型。
近年來，隨著計算能力的提升和數(shù)據(jù)可獲取性的增加，大模型已經(jīng)成為人工智能研究和應用的一個重要趨勢。
這些模型在處理復雜任務(wù)時，尤其是在自然語言處理（NLP）、計算機視覺、語音識別等領(lǐng)域，展現(xiàn)出非凡的能力。
大數(shù)據(jù)時代為訓練復雜模型提供了充足的“燃料”——從互聯(lián)網(wǎng)中收集的文本、圖片和視頻數(shù)據(jù)量巨大，為訓練數(shù)據(jù)密集型的大模型提供了可能。
而時間序列分析作為數(shù)據(jù)科學的一個重要分支，其重要性在各行業(yè)中愈發(fā)凸顯。
目前，時間序列分析已經(jīng)廣泛應用于各行各業(yè)，從金融市場的預測、工業(yè)生產(chǎn)的優(yōu)化，到醫(yī)療健康的監(jiān)測和智能運維的支持。
金融市場的時間序列舉例：標普 500 指數(shù)和 VIX 指數(shù)近 10 年的表現(xiàn)。
時間序列數(shù)據(jù)是許多行業(yè)中常見的數(shù)據(jù)類型，它記錄了隨時間變化的數(shù)據(jù)點。
從股市的股價到醫(yī)療健康中的病人體征，再到零售行業(yè)的銷售量，時間序列數(shù)據(jù)無處不在。
各行各業(yè)的企業(yè)都需要通過過往的時間序列數(shù)據(jù)來預測未來，以適應其業(yè)務(wù)增長。
隨著數(shù)據(jù)通信成本的顯著降低，各種傳感器技術(shù)和智能設(shè)備不斷產(chǎn)生大量的時間序列數(shù)據(jù)（也稱為時序數(shù)據(jù)），并將其發(fā)送至云端。
這些龐大的數(shù)據(jù)資源對于社會和企業(yè)來說具有巨大價值，它們可以幫助企業(yè)實時監(jiān)控業(yè)務(wù)或設(shè)備的運行狀況，生成各種維度的報告。
同時，通過大數(shù)據(jù)分析和機器學習技術(shù)，可以對業(yè)務(wù)進行預測和預警，從而協(xié)助社會和企業(yè)進行科學決策、降低成本并創(chuàng)造新的價值。
當今時代，數(shù)據(jù)無處不在，而時間序列數(shù)據(jù)更是其中的佼佼者。
我們在互聯(lián)網(wǎng)、經(jīng)濟、金融、氣象等諸多領(lǐng)域都能見到時間序列數(shù)據(jù)的身影。
有效分析這些隨時間變化的數(shù)據(jù)樣本以提煉有價值的信息，不僅有助于企業(yè)和機構(gòu)的決策優(yōu)化，而且對科學研究和技術(shù)創(chuàng)新具有重要意義。
比如，你是一家超市的經(jīng)理，已經(jīng)獲得了數(shù)百種產(chǎn)品的每日銷售歷史數(shù)據(jù)，需要尋找一種時間序列預測算法來預測未來幾周的銷售情況。
再比如，你是一位運維工程師，想要知道當前的業(yè)務(wù)運轉(zhuǎn)是否正常，在未來的一段時間內(nèi)是否會出現(xiàn)問題。
又比如，你是互聯(lián)網(wǎng)出行公司的市場部經(jīng)理，需要預測用戶需求，在各個區(qū)域訂單需求增加前將司機引導至這些區(qū)域，實現(xiàn)科學地調(diào)度資源，增加營收。
除此之外，隨著目前金融科技和人工智能的火熱，全球金融市場的金融時間序列（如黃金價格、股票、期貨等）也應用以深度學習（DL）為首的現(xiàn)代人工智能模型不斷進行分析和預測。
越來越多的專業(yè)和非專業(yè)公司，以及一些主要金融機構(gòu)（銀行、基金、人工智能、金融科技公司等）正在部署或試驗 AI 模型和算法來預測這些真實世界中的時間序列。
