You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
ML-For-Beginners/7-TimeSeries/translations/README.ru.md

23 lines
2.7 KiB

# Введение в прогнозирование временных рядов
Что такое прогнозирование временных рядов? Речь идет о предсказании будущих событий, анализируя тенденции прошлого.
## Региональная тема: потребление электроэнергии во всем мире ✨
В этих двух уроках вы познакомитесь с прогнозированием временных серий, несколько менее известной областью машинного обучения, которая, тем не менее, чрезвычайно ценна для промышленности и бизнес-приложений, среди других областей. Хотя нейронные сети можно использовать для повышения полезности этих моделей, мы будем изучать их в контексте классического машинного обучения, поскольку модели помогают прогнозировать будущую производительность на основе прошлого.
Наш региональный фокус - использование электроэнергии в мире, интересный набор данных, позволяющий узнать о прогнозировании будущего использования энергии на основе моделей прошлой нагрузки. Вы можете увидеть, что такое прогнозирование может быть чрезвычайно полезным в бизнес-среде.
![электрическая сеть](../images/electric-grid.jpg)
Автор фотографии [Педди Саи Хритика](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) электрических башен на дороге в Раджастане на [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)
## Уроки
1. [Введение в прогнозирование временных рядов](../1-Introduction/README.md)
2. [Построение моделей ARIMA](../2-ARIMA/README.md)
## Благодарности
«Введение в прогнозирование временных рядов» было написано с ⚡️ [Франческа Лазерри](https://twitter.com/frlazzeri) и [Джен Лупер](https://twitter.com/jenlooper)