Cửa Sổ Trượt Trong Chuỗi Thời Gian

1. Sliding Window là gì?

Chuỗi thời gian thường chỉ có một dãy giá trị chạy theo thời điểm. Mô hình không tự suy luận được “ngữ cảnh” nếu không có cách diễn đạt lại dữ liệu. Sliding Window là kỹ thuật chia chuỗi thành nhiều cặp input – output:

Input: một đoạn dữ liệu có độ dài cố định (window size).
Output: giá trị cần dự đoán ngay sau đoạn đó.

Mỗi cửa sổ trượt tiến thêm một bước để tạo thành nhiều mẫu huấn luyện. Đây là cách giúp mô hình hiểu mối quan hệ theo thời gian.

Cơ Chế Hoạt Động

2. Cơ chế hoạt động

Giả sử có chuỗi: $[10, 12, 15, 18, 17, 20]$ Nếu chọn window size = 3, ta sẽ có:

Input: $[10, 12, 15]$ → Output: $18$
Input: $[12, 15, 18]$ → Output: $17$
Input: $[15, 18, 17]$ → Output: $20$

Mỗi cặp input–output trở thành một mẫu huấn luyện cho các mô hình như RNN, LSTM, CNN-1D hoặc Transformer.

3. Ví dụ thực tế

Trong dự báo nhu cầu điện năng ngày theo ngày, mô hình cần biết xu hướng của vài ngày trước. Sliding Window giúp mô hình nhìn được một đoạn thời gian cố định, từ đó học được các thay đổi theo chu kỳ (ngày trong tuần, cuối tuần…) hoặc sự tăng giảm bất chợt.

Nếu làm dự án dự báo giá:

Input có thể chứa 60 điểm dữ liệu trước đó.
Output là giá của ngày tiếp theo.

Khi dữ liệu lớn, dùng window rolling sẽ tạo ra hàng nghìn mẫu giúp mô hình học tốt hơn.

Góc Nhìn Dự Án AI

4. Góc nhìn khi làm dự án AI/ML

Trong pipeline thời gian thực, Sliding Window thường đặt ở bước tiền xử lý:

Tự động cập nhật dữ liệu mới.
Sinh thêm các mẫu theo thời gian.
Chuẩn hóa kích thước input cho mô hình.

Các nhóm nghề như Data Engineer hoặc Data Analyst thường xử lý phần này trước khi bàn giao cho nhóm Machine Learning. Đây là luồng kiến thức xuất hiện ở nhiều module như ETL (module 3), Machine Learning cơ bản (module 4) và phần Deep Learning chuỗi thời gian (module 7–8).

5. Liên hệ kiến thức nền

Để hiểu Sliding Window mạch lạc, người học thường đi qua các nhóm kiến thức như:

Numpy, xử lý mảng (module 1–2).
Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian trong ETL (module 3).
Các mô hình dự báo chuỗi như RNN/LSTM/GRU trong Deep Learning (module 7–8).

Những phần này tạo nền cho việc triển khai mô hình dự báo dài hạn hoặc đa biến.

6. Gợi ý cho người bắt đầu

Bạn có thể thử tạo Sliding Window trên một chuỗi giá trị đơn giản để quan sát cách dữ liệu được tách thành từng mẫu.
Có thể thử nhiều kích thước cửa sổ khác nhau để xem mô hình phản ứng ra sao.
Nên bắt đầu bằng mô hình hồi quy đơn để nắm bản chất trước khi chuyển sang RNN hoặc Transformer.

Hỏi Đáp Nhanh Về Sliding Window

1. Sliding Window có bắt buộc khi làm chuỗi thời gian không?
Không bắt buộc nhưng là cách phổ biến để tạo mẫu huấn luyện chuẩn hóa.

2. Tăng window size có giúp mô hình tốt hơn không?
Không phải lúc nào; window quá dài có thể gây nhiễu.

3. Sliding Window dùng cho dữ liệu đa biến được không?
Có, miễn là tất cả biến có cùng mốc thời gian.

4. Sliding Window có áp dụng cho mô hình phi Deep Learning không?
Có, sử dụng được cho hồi quy tuyến tính hoặc tree-based.

FAQ về chương trình AIO

Q1. Con số 0 thì học nổi không?
Ans: Chỉ cần bạn có thời gian học. Điều quan trọng nhất không phải giỏi hay không, mà là có học đều mỗi ngày. Kiến thức – tài liệu – môi trường đã có team lo. Nếu bạn không có thời gian thì nên cân nhắc.

Q2. Ai dạy AIO?
Ans: Đội admin dạy toàn bộ. Admin trực tiếp hướng dẫn và hỗ trợ mọi câu hỏi của bạn trong suốt quá trình học.

Q3. Admin có “xịn” không?
Ans: Admin đều là người làm nghề thật, mỗi người một cách dạy. Quan trọng là bạn cảm thấy hợp cách truyền đạt. Admin không dám nói xịn, chỉ dạy bằng hết sức.

Q4. AIO có gì khác những nơi khác?
Ans: AIO không phải trung tâm. Đây là dự án học tập cộng đồng, được cải tiến qua từng khóa. Tinh thần của AIO: Cùng nhau học – cùng nhau khổ – cùng nhau lớn. Nếu hợp tinh thần đó, bạn sẽ thấy phù hợp.