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数据中心化人工智能在基于 Transformer 的时间序列预测中的作用：调查和分类
原文中文，约1700字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文综述了时间序列分析中以数据为核心的方法，探讨了数据驱动人工智能的必要性及其挑战，重点讨论了Transformer架构在时间序列预测中的应用，强调了数据质量和处理的重要性，并建议未来的研究方向。
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关键要点
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时间序列分析中以数据为核心的方法分类，提出了样本、特征和周期的时间序列数据特征。
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数据驱动人工智能的必要性体现在训练数据开发、推理数据开发和数据维护三个方面。
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Transformer架构在时间序列预测中表现出色，尤其是在处理长序列的语义相关性方面。
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高质量数据对深度学习模型的影响显著，AI社区逐渐转向基于数据的方法。
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提出了以数据为中心的人工智能研究视角，强调数据在大型语言模型中的重要性。
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讨论了数据质量和处理的重要性，并建议未来的研究方向。
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延伸问答
Transformer架构在时间序列预测中有什么优势？
Transformer架构在处理长序列的语义相关性方面表现出色，适合时间序列预测任务。
数据驱动人工智能的必要性体现在哪些方面？
数据驱动人工智能的必要性体现在训练数据开发、推理数据开发和数据维护三个方面。
高质量数据对深度学习模型的影响是什么？
高质量数据显著影响深度学习模型的性能，AI社区逐渐转向基于数据的方法。
未来的研究方向有哪些建议？
建议关注数据质量和处理，探索以数据为中心的人工智能研究视角。
时间序列数据的特征有哪些？
时间序列数据的特征包括样本、特征和周期。
文章中提到的挑战和机遇是什么？
文章讨论了时间序列数据的挑战和机遇，强调了数据处理的重要性。
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