Πότε οι κλασικές μέθοδοι είναι καλύτερες από ML/DL για την πρόβλεψη σειρών;

Οι κλαστικές μέθοδοι πρόβλεψης χρονικών σειρών, όπως ARIMA, εκθετική εξομάλυνση (ETS), τείνουν να είναι καλύτερες όταν:

• Τα δεδομένα έχουν περιορισμένο αριθμό παρατηρήσεων, ανεπαρκή για την εκπαίδευση σύνθετων μοντέλων ML/DL.
• Η χρονική σειρά έχει εμφανή εποχιακά και τάσεις, που τα κλασικά μοντέλα περιγράφουν καλά.
• Απαιτείται ερμηνευσιμότητα του μοντέλου και εξηγήσιμότητα των προβλέψεων.
• Οι υπολογιστικοί πόροι ή ο χρόνος εκπαίδευσης είναι περιορισμένοι.

Τα μοντέλα ML/DL, από την άλλη πλευρά, είναι αποτελεσματικά με μεγάλα όγκο δεδομένων, πολύπλοκες μη γραμμικές εξαρτήσεις και όταν η αυτόματη γενίκευση χωρίς ρητή δομή μοντέλου είναι σημαντική.

Επομένως, οι κλασικές μέθοδοι είναι καλύτερες για απλές, καλά δομημένες χρονικές σειρές με περιορισμένα δεδομένα και απαιτήσεις ερμηνευσιμότητας.