समय-निर्भर अनुक्रमिक डेटा कई प्रमुख वास्तविक दुनिया की समस्याओं में उभरता है, जिसमें जलवायु, रोबोटिक्स, अर्थशास्त्र, मनोरंजन, स्वास्थ्य सेवा और परिवहन जैसे क्षेत्र शामिल हैं। आधुनिक अनुप्रयोगों में समय श्रृंखला डेटा की बढ़ती मात्रा और जटिलता स्केलेबल और लचीली समय श्रृंखला सीखने की तकनीकों के महत्व को उजागर करती है। मशीन लर्निंग में प्रमुख विधियाँ अक्सर iid अवलोकनों को मानती हैं, जो आमतौर पर समय श्रृंखला डेटा के लिए उपयुक्त नहीं होती हैं। इसलिए, मशीन लर्निंग समुदाय के लिए बड़े पैमाने पर जटिल समय श्रृंखला डेटा को संसाधित करने और उसका विश्लेषण करने के लिए सिद्धांत, मॉडल और एल्गोरिदम विकसित करने की बहुत आवश्यकता और रोमांचक अवसर दोनों हैं। यह कार्यशाला समय श्रृंखला विश्लेषण और एल्गोरिदम के क्षेत्र में अग्रणी शोधकर्ताओं और शिक्षाविदों के बीच जागरूकता लाएगी ताकि मौजूदा प्रमुख प्रगति और आशाजनक नई दिशाओं पर चर्चा की जा सके।