Kedy sú klasické metódy lepšie ako ML/DL pre predpoveď časových radov?

Klasické metódy predpovede časových radov, ako ARIMA, exponenciálne vyhladzovanie (ETS), sú často vhodnejšie, keď:

• Dáta majú obmedzený počet pozorovaní, čo je nedostatočné na trénovanie zložitých ML/DL modelov.
• Časový rad má zreteľné sezónne a trendové zložky, ktoré klasické modely dobre opisujú.
• Vyžaduje sa interpretovateľnosť modelu a vysvetliteľnosť predpovedí.
• Výpočtové zdroje alebo čas na tréning sú obmedzené.

Modely ML/DL sú naopak efektívne pri veľkom objeme dát, zložitých nelineárnych závislostiach a keď je dôležitá automatická generalizácia bez explicitnej štruktúry modelu.

Preto sú klasické metódy lepšie pre jednoduché, dobre štruktúrované časové rady s obmedzenými dátami a požiadavkami na interpretovateľnosť.