Seriya proqnozları üçün klassik metodlar ML/DL-dən nə zaman daha yaxşıdır?

Zaman seriyası proqnozunun klassik metodları, məsələn, ARIMA, eksponental yumuşatma (ETS), adətən aşağıdakı hallarda daha uyğundur:

• Məlumatların müşahidə sayı azdır, mürəkkəb ML/DL modellərinin öyrədilməsi üçün kifayət deyil.
• Zaman seriyası açıq şəkildə mövsümi və trend komponentlərinə malikdir, ki, klassik modellər onları yaxşı təsvir edir.
• Modelin şərh edilə bilməsi və proqnozların izahı tələb olunur.
• Hesablama resursları və ya təlim üçün vaxt məhduddur.

ML/DL modelləri isə böyük məlumat həcmi, mürəkkəb qeyri-xətti asılılıqlar və avtomatik ümumiləşdirmənin açıq model quruluşu olmadan vacib olduğu hallarda effektivdir.

Buna görə də, klassik metodlar sadə, yaxşı strukturlaşdırılmış və məhdud məlumat və şərh tələbləri olan zaman seriyaları üçün daha uyğundur.