如何使用机器学习处理时序数据？

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在人工智能领域，大语言模型（Large Language Models，LLM）特指那些具有大量参数、需要巨大计算资源来训练和运行的深度学习模型。 近年来，随着计算能力的提升和数据可获取性的增加，大模型已经成为人工智能研究和应用的一个重要趋势。 这些模型在处理复杂任务时，尤其是在自然语言处理（NLP）、计算机视觉、语音识别等领域，展现出非凡的能力。 大数据时代为训练复杂模型提供了充足的“燃料”——从互联网中收集的文本、图片和视频数据量巨大，为训练数据密集型的大模型提供了可能。 而 时间序列分析 作为数据科学的一个重要分支，其重要性在各行业中愈发凸显。 目前，时间序列分析已经广泛应用于各行各业，从金融市场的预测、工业生产的优化，到医疗健康的监测和智能运维的支持。 金融市场的时间序列举例：标普 500 指数和 VIX 指 ………………………………