保持理性，通过实践检验才能公正地评估数据科学中的概念。
正如爱因斯坦在20世纪初提出的Annus mirabilis论文为量子力学奠定了基础，同样地，AlexNet论文在机器学习领域也起到了性的作用。过去的十年里，机器学习领域经历了令人瞩目的进步，这是无可否认的。
随着技术发展的速度加快，评估每一个突破变得日益困难。新的技术常常层出不穷，令人眼花缭乱。在新的技术还未广泛普及之前，另一种更先进、更高效或更廉价的方法可能会出现。由于炒作和热情的推动，有时新人可能因为经验不足而误判技术的重要性。
以深度学习为例，其中RNN，尤其是LSTM和Transformer是备受关注的领域。深度学习被误解的部分内容可以通过研究和实践得以澄清。比如，尽管有时会看到“LSTM已死”或“RNN已死”的言论，但通过深入研究和实际应用，我们会发现它们在相关场景中依然发挥着巨大作用。
本文旨在探讨和学习数据科学中的各种模型和概念。无论是LSTM、Transformer还是其他新型模型，都值得我们去深入研究和学习。每家大型科技公司都在采用LSTM进行NLP研究，这证明了其价值。LSTM作为循环网络RNN中的一员，在处理序列数据时表现出色。而Transformer则通过注意力机制为NLP带来了新的可能性。
随着GPU的发展和深度学习框架的出现，LSTM等模型得以起飞。2013年的词嵌入发现为学习提供了迁移机制，几乎所有NLP任务的标准组件都包括预训练的词嵌入、LSTM以及seq2seq架构。特别是在语音识别、文本到语音合成、语言建模和机器翻译等领域，LSTM展现了其主导地位。
而谈到时间序列预测，LSTM和Transformer以及其他统计方法各有优劣。在某些情况下，LSTM的性能可能优于传统统计方法，尤其是在处理大量数据时。但这也并不意味着统计方法总是逊色于ML方法，它们各有适用场景和优势。对于静态元数据或外部影响因素的处理，如假日影响销售预测的场景，LSTM等ML模型能更好地建模和预测。
值得注意的是时间卷积网络（TCN）等其他新型网络也值得关注和研究。虽然速度上TCN相比LSTM可能有优势，但并非在所有任务中都是如此。每种模型都有其独特的应用场景和优势。选择最适合的模型或结合多种模型进行应用是关键。
在实际应用中，如Kaggle等竞赛平台上的案例也证明了这一点。在多时间序列问题、回归和分类任务等挑战中，综合运用多种模型和方法往往能取得更好的效果。这也再次强调了每种模型的价值和重要性。