Eğitimin Amacı ve Kapsamı
Yüzlerce ilişkili serinin, yüksek frekanslı sensör/enerji okumalarının, uzun tahmin ufuklarının ve karmaşık statik/gelecek dış değişkenlerin bulunduğu problemlerde derin zaman serisi mimarileri güçlü bir alternatif sunar. Bu eğitim; N-BEATS ve N-HiTS gibi saf derin ayrıştırma ağlarını, DeepAR ve TCN gibi otoregresif/evrişimli modelleri, değişken seçimi ve yorumlanabilir dikkat sunan Temporal Fusion Transformer'ı (TFT) ve kanal-bağımsız yama tabanlı PatchTST/iTransformer mimarilerini ele alır.
NeuralForecast ve PyTorch Forecasting kütüphaneleriyle quantile/dağılım kayıpları, ölçekleme (RevIN) ve soğuk başlangıç serileri uygulamalı çalışılır; her derin model istatistiksel ve LightGBM baseline'larına karşı CRPS, MASE ve hesaplama maliyetiyle sınanır.
Kimler Katılmalı?
- Zaman serisi ve talep/enerji/finans tahmini üzerinde çalışan veri bilimciler ve ML mühendisleri
- Çoklu seri ve uzun ufuklu tahmin sistemleri geliştiren analitik ekipleri
- Klasik ve GBDT tahmin modellerini derin mimarilerle genişletmek isteyen uzmanlar
- Ön koşul: Python, PyTorch temelleri ve klasik zaman serisi kavramları
Kazanımlar
- Statik meta veri, geçmiş gözlemler ve bilinen gelecek girdileri (takvim, fiyat) derin modellere doğru beslemek
- NeuralForecast ile N-BEATS, N-HiTS, PatchTST ve TFT modellerini çoklu seri üzerinde eğitmek
- Quantile loss ve negatif log-olabilirlik (DeepAR) ile olasılıksal tahmin dağılımları üretmek
- RevIN ve pencere normalizasyonu ile durağan olmayan (non-stationary) serilerde dağılım kaymasını yönetmek
- Derin modelleri GBDT/istatistiksel baseline'larla CRPS, WAPE ve eğitim/çıkarım süresi bazında kıyaslamak
Konular
Global Derin Zaman Serisi Paradigması
- Pencereleme (lookback/horizon), MIMO vs otoregresif çok adımlı tahmin
- Statik özellikler, geçmiş gözlemler ve bilinen gelecek değişkenleri; RevIN ölçekleme
MLP, Evrişim ve Tekrarlayan Mimariler: N-BEATS, N-HiTS, DeepAR
- N-BEATS ve çok ölçekli N-HiTS ile trend/mevsimsellik baz fonksiyonları
- Dilated TCN ve DeepAR ile olasılıksal otoregresif dağılım tahmini
Zaman Serisi Transformer'ları: TFT, PatchTST ve iTransformer
- Temporal Fusion Transformer (TFT): değişken seçimi ve yorumlanabilir dikkat
- Alt-dizi yamaları (PatchTST), kanal bağımsızlığı ve iTransformer
Olasılıksal Kayıplar, Hiyerarşi ve Soğuk Başlangıç
- Pinball (quantile) loss, MQLoss, CRPS ve conformal kalibrasyon
- Yeni başlayan (cold-start) serilerde meta-öğrenilmiş global ağırlıklar
NeuralForecast ile Uygulama ve Baseline Kıyaslaması
- LightGBM ve AutoETS'ye karşı rolling-origin backtesting
- Derin+GBDT ensemble kurgusu ve kurum vakası üzerinde değerlendirme raporu
Bu Kategorideki Diğer Eğitimler
-
Büyük ölçekli derin öneri mimarileri: Two-Tower vektör arama (FAISS/Qdrant), SASRec/BERT4Rec ile oturum dizisi önerileri, DeepFM/DCN-v2/DLRM ile CTR/CVR sıralama ve çok hedefli (MMoE) öğrenme.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Türkçe ve çok dilli metinlerde ön işleme, morfoloji, regex, tokenizasyon, TF-IDF, kelime/cümle embedding'leri, spaCy ve scikit-learn/Hugging Face ile ilk metin sınıflandırma, NER ve duygu analizi modelleri.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Düşük etiketli ortamlarda ileri NLP: domain-adaptive pretraining (MLM), DeBERTa/RoBERTa fine-tuning, LoRA/PEFT, SetFit ile few-shot öğrenme, zayıf denetimli etiketleme (Cleanlab/LLM-destekli), uzun belge ve çok dilli modeller.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Sinir ağlarıyla uçtan uca NLP: alt-kelime tokenizasyonu, BiLSTM-CRF ve Transformer (BERT, DeBERTa, T5) mimarileri; Hugging Face Transformers ve PyTorch ile dizi etiketleme, seq2seq özetleme ve soru yanıtlama.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
NLP modellerini yüksek trafikte düşük maliyet ve gecikmeyle çalıştırma: ONNX/Optimum niceleme, Triton/FastAPI servis, dinamik batching, PII maskeleme (Presidio), davranışsal test (CheckList) ve metin drift izleme.
- Canlı Kurs
- 5 modül
-
Yapılandırılmamış belgelerden yapılandırılmış tablo/JSON üretimi: hiyerarşik ve çok etiketli sınıflandırma, GLiNER ve Transformer NER, ilişki ve olay çıkarımı, OCR/PDF düzen (layout) işleme ve şema doğrulamalı çıkarım.
- Canlı Kurs
- 5 modül
Bizimle iletişime geçin
