Почему линейная регрессия всё ещё обыгрывает трансформеры в анализе временных рядов

ИИ сегодня легко справляется с текстом, картинками и даже видео — кажется, ничто не способно его остановить. Но вот парадокс: когда дело доходит до прогнозирования временных рядов, где мы ожидаем от моделей почти волшебства, простая старая линейная регрессия всё ещё регулярно обыгрывает модные трансформеры. Почему сложные нейросети так часто уступают классике — даже когда вроде бы должны показать класс?

Новое исследование переворачивает привычное представление: оказывается, размер и глубина модели сами по себе не гарантируют прорыва. На временных рядах даже самые изощрённые схемы внимания не могут обработать сигнал лучше, чем линейные методы. А увеличение слоёв или длины истории, вопреки ожиданиям, лишь медленно сокращает отставание.

В этой разборчивой работе показано: понять, как модели учатся и где проходит граница их возможностей — критически важно для всех, кто строит или применяет ИИ в реальных задачах. Разбираемся, почему иногда лучше довериться старым добрым формулам и что это значит для будущего ИИ-прогнозирования.

📜 Полный обзор