Definition
时间序列数据是由按时间间隔顺序记录的观测值组成的。在人工智能中，这种数据类型对于基于历史模式预测未来趋势至关重要。专门的模型如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及Transformer架构被广泛用于捕捉时间序列中的动态变化和长期依赖关系，从而实现高精度的预测。
Summary
按时间顺序索引的数据点序列，通常使用专门的人工智能模型进行分析以进行预测。
Key Concepts
- 时间依赖性
- 预测
- 季节性
- 序列数据
Use Cases
- 股票价格预测
- 天气预报
- 物联网传感器分析