傳統的時序資料預測方法，例如移動平均法，在處理複雜的時間序列時往往力有不逮。隨著深度學習的興起，迴圈神經網路（RNN）、長短期記憶網路（LSTM）和門控迴圈單元（GRU）等模型在捕捉時間序列的長期依賴關係方面展現出顯著優勢。近年來，生成式人工智慧，尤其是大語言模型（LLMs）和 Transformer 模型，為時序資料預測帶來了新的突破，它們能夠處理更複雜的模式和非線性關係，進一步提高預測精確度。從傳統的 ARIMA 模型到根據深度學習的 LSTM 和 Transformer，技術的演進使得我們能夠更有效地處理時序資料，並應用於各種場景，例如需求預測、預防性維護和金融市場預測等。選擇合適的模型和框架需要考量資料特性、預測目標和計算資源等因素。
時序資料預測遇上生成式人工智慧
時序資料預測在現代資料科學與機器學習中扮演著至關重要的角色，特別是隨著生成式人工智慧（Generative AI）技術的興起，這一領域正迎來一場革命。本章旨在介紹時序資料的基本概念、人工智慧的演變歷史，以及生成式AI和大語言模型（LLMs）的初步應用。
時序資料預測的興起
近年來，自然語言處理（NLP）、電腦視覺、生成式AI、變換器（Transformer）以及AI代理等技術在IT業界引發了廣泛關注。然而，時序資料預測技術在實際應用中展現出了其獨特的價值。例如，在一個製造業客戶的顧問專案中，玄貓成功運用時序資料預測技術解決了產品需求預測的問題。
傳統預測方法的侷限
過去二十多年來，許多企業依賴傳統的移動平均法來預測未來一年的產品需求。然而，這種方法往往導致預測不準確，進而造成顯著的浪費和供需失衡。為瞭解決這一問題，玄貓引入了簡單的ARIMA（自迴歸整合移動平均）模型來進行需求預測。這一改進顯著降低了浪費，並消除了因需求預估不足而導致的訂單無法滿足的情況。
生成式AI與時序資料預測
隨著生成式AI技術的發展，LLMs在時序資料預測中的應用前景廣闊。這些模型能夠處理大量非結構化資料，並從中提取有價值的模式和趨勢。對於時序資料預測而言，這意味著能夠更準確地捕捉時間序列中的複雜關係，從而提高預測精確度。
時序資料與AI演變歷史
時序資料預測技術的演變歷史可以追溯到多年前的人工智慧研究。以下是一些關鍵里程碑：
- 傳統統計方法：最初，時序資料預測主要依賴於統計方法，如ARIMA和SARIMA（季節性自迴歸整合移動平均）。
- 機器學習模型：隨著機器學習技術的發展，支援向量機（SVM）、隨機森林（Random Forest）等模型被引入時序資料預測中。
- 深度學習：近年來，深度學習技術如LSTM（長短期記憶網路）和GRU（門控迴圈單元）在處理時間序列資料方面表現出色。
- 生成式AI：最新的一波技術浪潮是生成式AI和LLMs，這些模型能夠生成高品質的時間序列資料，並從中提取有價值的模式。
神經網路與變換器理論
神經網路基礎
神經網路是一種受大腦結構啟發的人工智慧模型，能夠透過多層神經元進行資料處理。神經網路在處理非線性資料方面表現出色，因此被廣泛應用於影像識別、語音識別以及時序資料預測等領域。
神經網路結構
典型的神經網路結構包括輸入層、隱藏層和輸出層。每一層由多個神經元組成，神經元之間透過權重連線。權重在訓練過程中會不斷調整，以最小化輸出誤差。
啟用函式
啟用函式決定了神經元輸出值如何根據其輸入進行計算。常見的啟用函式包括Sigmoid、Tanh和ReLU（Rectified Linear Unit）。ReLU因其計算效率高且能有效避免梯度消失問題而被廣泛使用。
變換器架構
變換器是一種專門設計用於處理順序資料的模型架構。它由編碼器和解碼器組成，利用自注意力機制來捕捉資料中的長距離依賴關係。
自注意力機制
自注意力機制允許模型在輸入資料中進行動態權重分配，從而更好地捕捉重要資訊。這使得變換器在處理長文字和時間序列資料方面表現出色。
實作方式
以下是使用Python實作神經網路和變換器模型的一些範例程式碼：
import torch
import torch.nn as nn
# 定義簡單神經網路
class SimpleNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(SimpleNN, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
self.relu = nn.ReLU()
self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
out = self.fc1(x)
out = self.relu(out)
out = self.fc2(out)
return out
# 初始化模型
model = SimpleNN(input_size=10, hidden_size=50, output_size=1)
# 定義損失函式和最佳化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 模擬訓練過程
for epoch in range(100):
inputs = torch.randn(64, 10) # 假設輸入維度為10
targets = torch.randn(64, 1) # 假設目標維度為1
# 前向傳播
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, targets)
# 反向傳播及最佳化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
#### 內容解密：
此段程式碼展示了一個簡單神經網路模型（SimpleNN）使用PyTorch實作。
首先定義了一個包含單隱藏層的簡單神經網路結構。
接著初始化該模型並定義損失函式和最佳化器。
最後模擬訓練過程並進行前向傳播及反向傳播。
from transformers import BertModel, BertTokenizer
# 載入BERT模型和分詞器
model_name = 'bert-base-uncased'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = BertModel.from_pretrained(model_name)
# 模擬文字輸入
text = "Time series forecasting is an important task in data science."
inputs = tokenizer(text, return_tensors='pt')
# 前向傳播取得輸出
outputs = model(**inputs)
#### 內容解密：
此段程式碼展示瞭如何使用Hugging Face Transformers函式庫載入BERT模型及其分詞器。
首先載入BERT模型及其分詞器，
接著將文字轉換為分詞後的輸入，
最後進行前向傳播以取得模型輸出。
技術選型考量
- 選擇合適的框架：PyTorch和TensorFlow是兩個流行的深度學習框架。根據具體需求選擇適合自己的框架。
- 模型設計：根據資料特徵選擇合適的神經網路結構和平面數量。
- 超引數調整：透過交叉驗證調整學習率、批次大小等超引數以最佳化模型效能。
未來趨勢
隨著生成式AI技術的不斷進步，LLMs將在時序資料預測中發揮越來越重要的作用。未來可能會看到更多根據LLMs的創新應用和改進方法。
下一章將探討根據LLMs的一些基礎模型及其具體實施方式。
時間序列與生成式AI的結合
玄貓在此分享一個較為簡單的專案經驗，雖然不如電腦視覺或自然語言處理（NLP）專案複雜，但時間序列解決方案迅速帶來成本文省，並讓團隊能夠做出更明智的決策。這項成功也獲得了高層管理的高度認可。
時序資料分析導論
時序資料分析是一種統計和高階數學技術，用於分析隨時間變化的資料。這種技術在金融、經濟、醫療保健、環境監測、行銷與銷售、能源與公用事業、製造業、電信、工程等多個領域中應用廣泛，目的是識別資料隨時間變化的模式、趨勢和季節性，並利用這些資訊來預測未來的值。讓我們透過一些實際案例來理解其應用。
案例 1：供應鏈最佳化的庫存預測
案例 2：預防性維護
預防性維護是一種積極的維護方法，旨在保持裝置、機械或其他資產處於最佳狀態，以防止故障。透過預測機器可能發生故障的時間點，企業可以提前進行維護，避免停機和潛在的高額修理費用。
案例 3：預測疫情擴散
案例 4：識別牛鞭效應和載貨模式
時序資料的特徵
時序依賴性
時序資料中的資料點按時間順序排列，並且具有自然的時間序列。這意味著過去的觀測值通常會影響每個觀測值。
自相關性
自相關是一種統計量度，描述時間序列中的觀測值與其自身過去值之間的關係。
穩定性
穩定性是指時序資料的統計特徵隨時間不變。當時序資料呈現穩定性時，其均值和方差保持不變。
非穩定性
非穩定性是指時序資料的統計特徵（如均值和方差）隨時間變化。這意味著在某個時間點 t 的值可能會受到之前時點（如 t - 1 或 t - 2）值的影響。
季節性
季節性是指在固定間隔內（例如日、月、年）重複出現的波動，受到年份、月份或日期等因素影響。例如，零售銷售在假期期間通常會增加。
趨勢
趨勢是指資料中的長期運動，表示隨時間變化的方向和運動。例如，全球氣溫上升和疫情後的房價上漲。
週期性模式
週期性模式是指沒有固定週期但反覆出現的現象，通常由複雜且難以預測的情況引起。例如森林生長和火災週期。
不規則性或噪音
不規則性或噪音是指沒有重複模式的隨機變動，通常由不可預見的事件或異常情況引起。例如政治事件前後股市快速波動。
頻率
頻率是指資料在規則時間間隔內被取樣（例如每小時、每日、每月）。
持續時間
持續時間是指觀測點之間的時間長度。
時間序列預測方法
根據上述時序資料特徵，有多種技術和演算法可以用來進行時序預測。這些方法可以分為單變數和多變數兩大類別：
單變數
單變數時序分析專注於研究單一時序以理解其底層模式並進行預測。以下是一些流行技術：
平滑移動平均（MA）
平滑移動平均模型透過計算固定數量過去觀測值的平均來預測未來值。
自迴歸（AR）
自迴歸模型描述了某一特定時間點觀測值與同一系列某些滯後觀測值之間的一種線性關係。
自迴歸移動平均（ARMA）
自迴歸移動平均模型結合了AR和MA以提高近似精確度。
自迴歸整合移動平均（ARIMA）
自迴歸整合移動平均模型結合了AR、MA和整合（使資料穩定），適合處理非穩定資料。
季節自迴歸整合移動平均（SARIMA）
季節自迴歸整合移動平均模型擴充套件了ARIMA以處理資料中的季節效應。
指數平滑
指數平滑方法透過對過去觀測值進行指數加權來預測未來值。以下是一些常見指數平滑技術：
SES：簡單指數平滑
適用於沒有趨勢或季節性影響的資料。
霍爾特線性趨勢模型
擴充套件SES以捕捉線性趨勢。
霍爾特-溫特季節模型
擴充套件霍爾特模型以捕捉季節效應。
傅立葉分析
傅立葉分析將時序資料分解為正弦波成分，有助於識別週期性模式。
Kalman 濾波器
Kalman 濾波器是一個演算法，使用包含統計噪音和其他不準確資訊的一系列時間測量來估計未知變數。
隱馬爾可夫模型
隱馬爾可夫模型將時序資料建模為具有可見結果的一系列隱藏狀態，適合處理具有未知狀態轉換的順序資料。
多變數
多變數時序分析將單變數技術擴充套件到多個相互關聯的時序中。外生變數（影響目標變數的外部因素）被納入以使模型更加健壯。例如書籍銷售受外生變數如目標受眾、評論和當前流行話題影響。
- SARIMAX：SARIMAX 是 ARIMA 的擴充套件版本，能夠處理季節效應並將外部影響因素納入模型中。
- 檢索自迴歸向量（VAR）：VAR 模型將單變數自迴歸模型推廣到捕捉多個相互依賴時序之間線性關係。
- 檢索自迴歸移動平均向量（VARMA）：VARMA 模型擴充套件了 VAR 模型並引入了移動平均項。
- 檢索自迴歸移動平均向量帶有外生迴歸子（VARMAX）：該模型將 VAR 和 VARMA 模型擴充套件為納入外生變數。
時間序列與生成式人工智慧
時間序列模型
時間序列分析是資料科學中一個重要的領域，常用於預測未來的趨勢。以下是一些常見的時間序列模型及其應用：
向量誤差校正模型（VECM）
向量誤差校正模型（Vector Error Correction Model, VECM）適用於非平穩時間序列，這些序列通常具有共整合關係。VECM擴充套件了向量自迴歸模型（VAR），增加了誤差校正項，能夠捕捉長期均衡關係。這使得VECM在處理經濟時序資料時特別有用，因為它能夠反映經濟變數之間的長期關聯。
一般化自迴歸條件異方差模型（GARCH）
一般化自迴歸條件異方差模型（Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Models, GARCH）專門用於捕捉隨時間變化的波動性。這些模型在金融時間序列中特別有用，因為它們能夠捕捉到波動聚集現象，即資料中的高波動期和低波動期交替出現。GARCH模型能夠更準確地預測金融市場中的波動，對於風險管理和投資決策具有重要意義。
卷積神經網路（CNNs）
卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNNs）最初被設計用於影像處理，但它們也可以應用於多變數時間序列的分析。透過將時間序列資料視為影像或序列，CNNs能夠捕捉到資料中的空間依賴關係。這使得CNNs在處理複雜的多變數時間序列時具有優勢。
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D, Flatten, Dense
# 建立 CNN 模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(100, 1)))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(50, activation='relu'))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
內容解密：
以上程式碼建立了一個簡單的卷積神經網路（CNN）模型，用於處理時間序列資料。首先，我們匯入了必要的函式庫，包括TensorFlow和Keras。接著，我們建立了一個順序模型（Sequential model），並增加了以下幾個層：
- Conv1D 層：這是一維卷積層，用於從輸入資料中提取特徵。
filters=64表示使用64個濾波器，kernel_size=3表示每個濾波器的大小為3。input_shape=(100, 1)表示輸入資料的形狀為100個時間步長和1個特徵。 - MaxPooling1D 層：這是一維最大池化層，用於降低特徵圖的維度，同時保留重要資訊。
- Flatten 層：將二維特徵圖轉換為一維向量，以便進行全連線層的操作。
- Dense 層：這是全連線層，用於進行分類別或迴歸任務。第一個Dense層有50個神經元，使用ReLU啟用函式；第二個Dense層是輸出層，只有一個神經元。
最後，我們使用Adam最佳化器和均方誤差損失函式來編譯模型。
鏈結式神經網路（RNN）、門控重複單元（GRU）、長短期記憶（LSTM）
鏈結式神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）、門控重複單元（Gated Recurrent Unit, GRU）以及長短期記憶（Long Short-Term Memory, LSTM）都是專門設計來處理順序資料的神經網路。這些網路能夠捕捉到時間序列中的長期依賴關係，對於預測任務特別有效。
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
# 建立 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(50, activation='relu', input_shape=(100, 1)))
model.add(Dense(1))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
內容解密：
以上程式碼建立了一個長短期記憶網路（LSTM）模型，用於處理時間序列資料。首先，我們匯入了必要的函式庫，包括TensorFlow和Keras。接著，我們建立了一個順序模型（Sequential model），並增加了以下幾個層：
- LSTM 層：這是長短期記憶層，用於捕捉時間序列中的長期依賴關係。
units=50表示LSTM層中有50個神經元；input_shape=(100, 1)表示輸入資料的形狀為100個時間步長和1個特徵。 - Dense 層：這是全連線層，用於進行分類別或迴歸任務。輸出層只有一個神經元。
最後，我們使用Adam最佳化器和均方誤差損失函式來編譯模型。
Transformer 模型
Transformer 模型最初是為自然語言處理設計的，但它們也可以應用於多變數時間序列的分析。Transformer 模型透過注意力機制來捕捉變數之間的關係，能夠處理長距離依賴關係。這使得Transformer 模型在處理複雜的多變數時間序列時具有優勢。
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, LayerNormalization
from tensorflow.keras.models import Model
# 建立 Transformer 模型
input_layer = Input(shape=(None, 5))
attention_output = Dense(64)(input_layer)
normalized_output = LayerNormalization()(attention_output)
output_layer = Dense(1)(normalized_output)
model = Model(inputs=input_layer, outputs=output_layer)
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
內容解密：
以上程式碼建立了一個簡單的Transformer 模型，用於處理多變數時間序列資料。首先，我們匯入了必要的函式庫，包括TensorFlow和Keras。接著，我們定義了一些基本層：
- Input 層：定義輸入形狀為
(None, 5)，表示沒有固定長度且每個時間步有5個特徵。 - 注意力機制層：透過 Dense 層來實作簡單的注意力機制。
- LayerNormalization 層：對輸出進行標準化處理。
- Dense 層：作為輸出層。
最後，我們使用Adam最佳化器和均方誤差損失函式來編譯模型。
生成式人工智慧簡介
生成式人工智慧（Generative AI）是人工智慧的一個子集合，利用機器學習和模式識別技術來生成新內容。生成式AI能夠創造文字、影像、音樂、語音和影片等多種形式的內容。例如ChatGPT就是一款生成式AI工具，利用AI演算法來生成類別似人類文字回應。
生成式AI背景與發展歷史
人工智慧在過去幾十年中取得了顯著進展：
- 1940-1950年：阿蘭·圖靈和克勞德·夏農提出了早期計算模型。
- 2000-2010年：深度學習開始興起並推動生成式AI發展。
- 2014年：Ian Goodfellow 和 Yoshua Bengio 引入了生成對抗網路（GANs）。
- 2018年：OpenAI推出GPT-1標誌著生成式AI進入實際應用階段。
生成式AI對語言教育與學習影響
生成式AI在語言教育方面有著巨大潛力。它可以提供自動化且高品質的學習資源、即時反饋以及多樣化語言練習環境等功能。透過生成式AI技術可以更好地理解及學習不同語言文化背景下表達方式之不同。
時間序列與生成式AI結合應用
結合時間序列分析與生成式AI技術可以實作更精確且創新的預測系統。例如：預測股票價格、天氣變化或其他經濟指標等都可以透過此結合技術提升預測精確度及靈活性。
此圖示展示了從原始資料到最終預測結果之流程圖。
graph TD
A[原始資料] --> B[資料清理]
B --> C[特徵提取]
C --> D[建立模型]
D --> E[訓練與驗證]
E --> F[預測結果]
圖表解說：
此圖示展示了從原始資料到最終預測結果之流程圖。
- 原始資料：收集所有初始資料。
- 資料清理：去除噪聲及不完整資料。
- 特徵提取：提取出影響結果之重要特徵。
- 建立模型：選擇適當之演算法並進行初步設定。
- 論練與驗證：透過驗證集檢視效果並調整引數。
- 預測結果：針對新資料進行精確預測結果。
透過上述流程可達成高精確度之結果並可根據需求調整改良引數達到最佳效果。
