ഇക്കാലത്ത് ബിസിനസുകൾക്ക് മികച്ച പ്രകടനം കാഴ്ചവച്ചുകൊണ്ട് നിലനിൽക്കാൻ കഴിയില്ല. ഇരുപത്തിയൊന്നാം നൂറ്റാണ്ടിൽ, സംഘടനകൾ അതത് വ്യവസായത്തിൽ അഭിവൃദ്ധി പ്രാപിക്കാൻ മത്സരത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യേണ്ടത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. മത്സരത്തെ അഭിസംബോധന ചെയ്യുന്നതിന്, ബിസിനസുകൾ തത്സമയ ഡാറ്റ പരിശോധിക്കുകയും വിശകലനം ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് അറിവുള്ള ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുകയും ചെയ്യേണ്ടത് പ്രധാനമാണ്. അങ്ങനെ ചെയ്യാൻ, ടൈം സീരീസ് പ്രവചനം സങ്കീർണ്ണമായ ഉപകരണങ്ങളിലും രീതികളിലും തലയിടാതെ തന്നെ വളരെ ഉപയോഗപ്രദമായ ഒന്നാണ്. കൂടാതെ, മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ സഹായത്തോടെ ടൈം സീരീസ് പ്രവചനം ഇപ്പോൾ കൂടുതൽ എളുപ്പമാക്കി. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ടൈം സീരീസ് പ്രവചനം എന്താണെന്നും മെഷീൻ ലേണിംഗ് നമുക്ക് ഇത് കൂടുതൽ എളുപ്പമാക്കാൻ എങ്ങനെ സഹായിക്കുന്നുവെന്നും ഒരുമിച്ച് പര്യവേക്ഷണം ചെയ്യാം. ഈ ലേഖനത്തിൽ, ടൈം സീരീസ് പ്രവചനത്തിന്റെ സത്ത ഞങ്ങൾ പരിശോധിക്കുകയും മെഷീൻ ലേണിംഗും വെക്റ്റർ തിരയലും തമ്മിലുള്ള സമന്വയം ഈ ഒഴിച്ചുകൂടാനാവാത്ത സമ്പ്രദായത്തിൽ എങ്ങനെ വിപ്ലവം സൃഷ്ടിക്കുന്നുവെന്ന് വ്യക്തമാക്കുകയും ചെയ്യും.

എന്താണ് Time Series Forecasting?

പ്രവചനത്തിലൂടെ നിങ്ങൾ എന്താണ് മനസ്സിലാക്കുന്നത്? ഭാവി പ്രവചിക്കുന്നു, അല്ലേ? ടൈം സീരീസ് പ്രവചനം ബിസിനസ്സ് ഡാറ്റയ്ക്ക് സമാനമാണ്. ഭാവിയിൽ ഈ ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെടുമെന്ന് പ്രവചിക്കാൻ നിങ്ങൾ മുൻകാല ഡാറ്റയും വിവരങ്ങളും നിരീക്ഷിക്കുമ്പോൾ, അതിനെ ടൈം സീരീസ് പ്രവചനം എന്ന് വിളിക്കുന്നു. ടൈം സീരീസ് പ്രവചനം സ്ഥാപനങ്ങളെ അവരുടെ ഭാവി ആവശ്യങ്ങൾക്കായി നന്നായി ആസൂത്രണം ചെയ്യാൻ സഹായിക്കും. ഡാറ്റയിലെ അടിസ്ഥാന പാറ്റേണുകൾ വിശകലനം ചെയ്യുകയും കാലക്രമേണ വേരിയബിളുകളുടെ ഈ ചരിത്രപരമായ പ്രവണതയെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഭാവി മൂല്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കുകയും ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഈ പ്രവചനം സാധ്യമാകുന്നത്, അതിനാൽ ഇതിനെ “ടൈം സീരീസ്” പ്രവചനം എന്ന് വിളിക്കുന്നു.

ടൈം സീരീസ് പ്രവചനത്തിന്റെ പ്രധാന ഘടകങ്ങൾ?

ടൈം സീരീസ് പഠിക്കുന്നതിനുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് രീതികളും സാങ്കേതികതകളും ചർച്ച ചെയ്യുന്നതിന് മുമ്പ്, ടൈം സീരീസ് ഡാറ്റയുടെ വിവിധ ഘടകങ്ങൾ എന്താണെന്ന് നമ്മൾ മനസ്സിലാക്കേണ്ടതുണ്ട്. ടൈം സീരീസിന്റെ ഈ ഘടകങ്ങളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിലാണ് ഡാറ്റാ ശാസ്ത്രജ്ഞർ അവരുടെ അൽഗോരിതം രൂപകൽപ്പന ചെയ്യുകയും അറിവുള്ള ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിന് നിഗമനങ്ങളിൽ എത്തുകയും ചെയ്യുന്നത്.

സമയത്തെ ആശ്രയിക്കുക

പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ടൈം സീരീസ് ഡാറ്റ സമയ ഘടകത്തെ വളരെയധികം ആശ്രയിക്കുന്ന ഡാറ്റാ പോയിന്റുകളാണ്. രണ്ട് ഡാറ്റാ മോഡലുകൾക്ക്, ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ ഒന്നുതന്നെയായിരിക്കാം, പക്ഷേ അവ വ്യത്യസ്ത ടൈംസ്റ്റാമ്പുകൾക്ക് എതിരാണെങ്കിൽ തികച്ചും വ്യത്യസ്തമായ അർത്ഥങ്ങളും നിഗമനങ്ങളും ഉണ്ട്. ശ്രദ്ധിക്കേണ്ട മറ്റൊരു കാര്യം, ടൈം സീരീസ് ഡാറ്റാ പോയിന്റുകൾ കാലാനുസൃതമായി ക്രമീകരിച്ചിരിക്കുന്നു, കൂടാതെ നിരീക്ഷണങ്ങളുടെ സ്വാഭാവിക താൽക്കാലിക ക്രമമുണ്ട്.

ലക്ഷ്യം

ഭാവിയിലേക്കുള്ള മൂല്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ ഒരു ഡാറ്റാ സീരീസിന്റെ അടിസ്ഥാന പാറ്റേണുകൾ മനസിലാക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണെങ്കിലും, ഒരു ടൈം സീരീസ് ഡാറ്റ പഠിക്കുന്നതിന്റെ പ്രധാന ലക്ഷ്യം അതല്ലെന്ന് മനസിലാക്കേണ്ടത് വളരെ പ്രധാനമാണ്. ഡാറ്റയിലെ അടിസ്ഥാന ഘടനയോ ബന്ധങ്ങളോ മനസിലാക്കുന്നതിനുപകരം ഭാവി മൂല്യങ്ങളെക്കുറിച്ച് പ്രവചനങ്ങൾ നടത്തുക എന്നതാണ് പ്രാഥമിക ലക്ഷ്യം.

താൽക്കാലിക പാറ്റേണുകൾ

സമയ പരമ്പരകൾ പലപ്പോഴും പ്രവണതകൾ (ദീർഘകാല ചലനങ്ങൾ), കാലാനുസൃതത (കൃത്യമായ ഇടവേളകളിൽ പാറ്റേണുകൾ ആവർത്തിക്കൽ), ചക്രങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള പാറ്റേണുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു.

ഡാറ്റാ സവിശേഷതകൾ

ടൈം സീരീസ് ഡാറ്റയ്ക്ക് ശബ്ദം, ഔട്ട്ലിയറുകൾ, കാണാതായ മൂല്യങ്ങൾ എന്നിവ ഉണ്ടായിരിക്കാം, ഇത് പ്രവചന മോഡലുകൾ പ്രയോഗിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് ഡാറ്റ മുൻകൂട്ടി പ്രോസസ്സ് ചെയ്യേണ്ടത് അത്യാവശ്യമാണ്.

ടൈം സീരീസിനായുള്ള ഡാറ്റ പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ്

പരമ്പരാഗത സാങ്കേതികവിദ്യകളുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ കൃത്യമായ ഫലങ്ങൾ നൽകുന്നതിൽ മെഷീൻ ലേണിംഗ് എല്ലായ്പ്പോഴും വിജയിക്കുന്ന രീതി ഡാറ്റ പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗിൽ ശ്രമങ്ങളും സമയവും നിക്ഷേപിക്കുക എന്നതാണ്. ഡാറ്റ വളരെ വലുതായിരിക്കുമ്പോൾ ഡാറ്റാ സീരീസിൽ കുറച്ച് ഡാറ്റ നഷ്ടപ്പെടുന്നത് സ്വാഭാവികമാണ്. കാണാതായ ഡാറ്റ ഫലങ്ങളിൽ നിസ്സാരമായ പക്ഷപാതം അവതരിപ്പിക്കുന്നുവെന്ന് ഡാറ്റ പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് ഉറപ്പാക്കുന്നു. ഇത് മാത്രമല്ല, ഡാറ്റയിലെ ഔട്ട്ലിയറുകളും ശബ്ദവും കൈകാര്യം ചെയ്യാൻ ഡാറ്റ പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗ് ആവശ്യമാണ്. ടൈം സീരീസ് ഡികംപോസിഷൻ എന്നത് ഡാറ്റ പ്രീപ്രൊസസ്സിംഗിന് കീഴിൽ ഉൾപ്പെടുന്ന മറ്റൊരു അത്യാവശ്യ ഘട്ടമാണ്.

ടൈം സീരീസ് പ്രവചനത്തിനുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ

കുറ്റിക്കാടിനു ചുറ്റും ഒരുപാട് അടി, അല്ലേ? ഇപ്പോൾ, ഇത് യഥാർത്ഥ സംഭാഷണത്തിനുള്ള സമയമാണ്, ടൈം സീരീസ് പ്രവചനം പഠിക്കുന്നതിന് മെഷീൻ ലേണിംഗ് എങ്ങനെ സംഭാവന ചെയ്യുന്നു? ടൈം സീരീസ് പ്രവചനത്തിനായി മെഷീൻ ലേണിംഗിന് സമർപ്പിത മോഡലുകൾ ഉണ്ട്. ഈ മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകൾ ഓരോന്നായി നോക്കാം.

Regression-based models

ഒന്നോ അതിലധികമോ പ്രവചന വേരിയബിളുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു പ്രവണതയ്ക്കായി ഭാവി മൂല്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന മെഷീൻ ലേണിംഗ് മോഡലുകളാണ് റിഗ്രഷൻസ് അധിഷ്ഠിത മോഡലുകൾ. ടൈം സീരീസ് പ്രവചനത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, സമയത്തെ ആശ്രയിക്കുന്ന വേരിയബിളിന്റെ ഭാവി മൂല്യങ്ങൾ പ്രവചിക്കാൻ റിഗ്രഷൻ മോഡലുകൾ പ്രയോഗിക്കാം. സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ചില റിഗ്രഷൻ അധിഷ്ഠിത മോഡലുകൾ ഇതാ:

ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ

ലളിതമായ ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ: ഒരു പ്രവചന വേരിയബിളിന്റെ രേഖീയ സംയോജനമായി ടാർഗെറ്റ് വേരിയബിളിനെ പ്രവചിക്കുന്നു.

മൾട്ടിപ്പിൾ ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ: ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ ഒന്നിലധികം പ്രവചന വേരിയബിളുകളിലേക്ക് വ്യാപിപ്പിക്കുന്നു.

Lasso Regression

ലാസോ (ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ അബ്സലൂട്ട് ഷ്രങ്കേജ് ആൻഡ് സെലക്ഷൻ ഓപ്പറേറ്റർ) ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ ഒബ്ജക്റ്റീവ് ഫംഗ്ഷനിലേക്ക് ഒരു പെനാൽറ്റി പദം ചേർക്കുന്നു, ഇത് ഗുണകങ്ങളിൽ സ്പാർസിറ്റിയെ പ്രോത്സാഹിപ്പിക്കുന്നു.

റിഡ്ജ് റിഗ്രഷൻ

റിഡ്ജ് റിഗ്രഷൻ ലീനിയർ റിഗ്രഷൻ ഒബ്ജക്റ്റീവ് ഫംഗ്ഷനിലേക്ക് ഒരു പെനാൽറ്റി പദം ചേർക്കുന്നു, പക്ഷേ എൽ 2 മാനദണ്ഡം ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് മൾട്ടികോളിനെറിറ്റി തടയാൻ സഹായിക്കുന്നു.

Decision Trees

പേര് സൂചിപ്പിക്കുന്നത് പോലെ, ഒരു വൃക്ഷ ഘടനയിലെ എല്ലാ സാധ്യതകളും പട്ടികപ്പെടുത്തി ഒരു തീരുമാനത്തിലെത്താനുള്ള ഒരു സാങ്കേതികതയാണ് ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ. ഒരു പ്രത്യേക സവിശേഷതയുടെ മൂല്യത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഓരോ നോഡും ഒരു തീരുമാനത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു വൃക്ഷം പോലുള്ള മോഡലാണ് ഡിസിഷൻ ട്രീ. വർഗ്ഗീകരണത്തിനും റിഗ്രഷൻ ജോലികൾക്കും ഉപയോഗിക്കുന്ന മേൽനോട്ടത്തിലുള്ള മെഷീൻ ലേണിംഗ് അൽഗോരിതമാണിത്.

ഡിസിഷൻ ട്രീകൾ പലർക്കും പോകാനുള്ള മാർഗമാണ്, കാരണം അവ നടപ്പാക്കുന്നത് എത്ര എളുപ്പമാണ്. ഭാവി മൂല്യത്തിനായുള്ള വിവിധ സാധ്യതകളെക്കുറിച്ച് അവർ നൽകുന്ന വിഷ്വലൈസേഷൻ അവരെ വ്യവസായത്തിൽ കൂടുതൽ പ്രിയങ്കരമാക്കുന്നു. തീരുമാനമെടുക്കുന്ന വൃക്ഷങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച്, നിങ്ങൾ എല്ലായ്പ്പോഴും മികച്ച തീരുമാനത്തിലെത്തുന്നുവെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ കഴിയും.

ക്രമരഹിതമായ വനങ്ങൾ (Random Forest)

ടൈം സീരീസ് പ്രവചനം കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മറ്റൊരു മെഷീൻ ലേണിംഗ് സാങ്കേതികത ക്രമരഹിതമായ വനങ്ങളാണ്. ഒരു റാൻഡം ഫോറസ്റ്റ് എന്നത് ഒരു കൂട്ടം തീരുമാന വൃക്ഷങ്ങൾ നിർമ്മിക്കുകയും അവയുടെ പ്രവചനങ്ങളെ ലയിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു കൂട്ടായ പഠന രീതിയാണ്. വനത്തിലെ ഓരോ വൃക്ഷവും ഡാറ്റയുടെ ക്രമരഹിതമായ ഉപവിഭാഗത്തിൽ (ബൂട്ട്സ്ട്രാപ്പ് സാമ്പിളുകൾ) പരിശീലനം നൽകിക്കൊണ്ടും ഓരോ പിളർപ്പിലും സവിശേഷതകളുടെ ക്രമരഹിതമായ ഉപവിഭാഗം പരിഗണിച്ചും സ്വതന്ത്രമായി നിർമ്മിക്കുന്നു. അന്തിമ പ്രവചനം സാധാരണയായി വ്യക്തിഗത വൃക്ഷ പ്രവചനങ്ങളുടെ ശരാശരി (പിന്നോക്കത്തിന്) അല്ലെങ്കിൽ ഭൂരിപക്ഷ വോട്ട് (വർഗ്ഗീകരണത്തിനായി) ആണ്.

പൈത്തൺ അല്ലെങ്കിൽ ആർ ലെ ടൈം സീരീസ് പ്രവചനം

മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ സംഭാവനയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ സംസാരിക്കുകയാണെങ്കിൽ നിങ്ങൾക്ക് ടൈം സീരീസ് പ്രവചനം നടപ്പിലാക്കാൻ കഴിയുന്ന മെഷീൻ പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ ഇല്ലാത്തത് വിവേകപൂർണ്ണമല്ല. മെഷീൻ ലേണിംഗിന്റെ കാര്യത്തിൽ ഏറ്റവും പ്രധാനമായ രണ്ട് പ്രോഗ്രാമിംഗ് ഭാഷകൾ, പൈത്തൺ, ആർ. പൈത്തൺ, ആർ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച്, ടൈം സീരീസ് പ്രവചനം കൈവരിക്കുന്നതിനും അറിവുള്ള ബിസിനസ്സ് തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കുന്നതിനും സഹായിക്കുന്ന വളരെ ഉപയോഗപ്രദവും ജനപ്രിയവുമായ ലൈബ്രറികൾ നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും എന്നതാണ് ഇതിന് കാരണം. ടെൻസർഫ്ലോ, പൈടോർച്ച്, സിക്കിറ്റ്-ലേൺ, സ്റ്റാറ്റ്സ് മോഡലുകൾ എന്നിവ പൈത്തൺ, ആർ എന്നിവയിലെ ജനപ്രിയ ലൈബ്രറികളിൽ ചിലതാണ്.