تتواجد [بيانات](/tag/بيانات) [السلاسل الزمنية](/tag/السلاسل-الزمنية) في كل زوايا الأنظمة والخدمات في العالم الحقيقي، بدءًا من [الأقمار الصناعية](/tag/الأقمار-الصناعية) في السماء وحتى [الأجهزة القابلة للارتداء](/tag/[الأجهزة](/tag/الأجهزة)-القابلة-للارتداء) على أجسادنا. إن [تعلم التمثيلات](/tag/[تعلم](/tag/تعلم)-التمثيلات) من خلال استخراج واستنتاج [المعلومات](/tag/المعلومات) القيمة من هذه [السلاسل الزمنية](/tag/السلاسل-الزمنية) يعد أمرًا حاسمًا لفهم الديناميكيات المعقدة للظواهر السماوية والبيولوجية، وتمكين اتخاذ [قرارات](/tag/قرارات) متبصرة.

من خلال التمثيلات المتعلمة، يمكننا إجراء العديد من التحليلات اللاحقة بشكل أكثر [كفاءة](/tag/كفاءة). بين العديد من الأساليب، أثبت [التعلم العميق](/tag/[التعلم](/tag/التعلم)-العميق) ([Deep Learning](/tag/deep-learning)) أداءً استثنائيًا في استخراج الأنماط الخفية والميزات من [بيانات](/tag/بيانات) [السلاسل الزمنية](/tag/السلاسل-الزمنية) بدون الحاجة إلى [الهندسة](/tag/الهندسة) اليدوية للميزات.

تقدم هذه [المراجعة](/tag/المراجعة) تصنيفًا جديدًا قائمًا على ثلاثة عناصر أساسية في [تصميم](/tag/تصميم) [أساليب](/tag/أساليب) [التعلم](/tag/التعلم) العالمي للتمثيلات للسلاسل الزمنية. وفقًا لهذا التصنيف، نستعرض الدراسات الحالية ونناقش رؤاها وأفكارها حول كيفية [تحسين](/tag/تحسين) هذه الأساليب لجودة التمثيلات المتعلمة.

ختامًا، كدليل للأبحاث المستقبلية، نُلخص الإعدادات التجريبية والبيانات المستخدمة بشكل شائع ونناقش اتجاهات [البحث](/tag/البحث) الواعدة التي يمكن استكشافها. للمزيد من المعلومات، يمكن الوصول إلى الموارد المتاحة على [الرابط هنا](https://github.com/itouchz/awesome-deep-time-series-representations).