深度学习在时间序列数据中的挑战

来自Hacker News的文章强调了将深度学习技术应用于时间序列数据的固有困难，其特点是数据损坏和不规则等问题。 这次讨论为研究人员和从业者处理真实世界的时间序列数据时面临的实际障碍提供了宝贵的背景。

• •时间序列数据的深度学习由于数据质量问题面临挑战。
• •真实世界的时间序列数据通常表现出损坏和稀疏性等特征。
• •了解这些数据特征对于成功的深度学习应用至关重要。