# Introdução à previsão de séries temporais

O que é previsão de séries temporais? Trata-se de prever eventos futuros analisando tendências do passado.

## Tópico regional: uso de eletricidade no mundo ✨

Nessas duas aulas, você será introduzido à previsão de séries temporais, uma área um pouco menos conhecida de aprendizado de máquina que, no entanto, é extremamente valiosa para aplicações na indústria e nos negócios, entre outros campos. Embora redes neurais possam ser usadas para aumentar a utilidade desses modelos, estudaremos esses modelos no contexto do aprendizado de máquina clássico, pois eles ajudam a prever o desempenho futuro com base no passado.

Nosso foco regional é o uso de eletricidade no mundo, um conjunto de dados interessante para aprender sobre a previsão do uso futuro de energia com base em padrões de carga passada. Você pode ver como esse tipo de previsão pode ser extremamente útil em um ambiente de negócios.

![rede elétrica](../../../translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.pt.jpg)

Foto de [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) de torres elétricas em uma estrada em Rajasthan no [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)

## Aulas

1. [Introdução à previsão de séries temporais](1-Introduction/README.md)
2. [Construindo modelos de séries temporais ARIMA](2-ARIMA/README.md)
3. [Construindo um Regressor de Vetores de Suporte para previsão de séries temporais](3-SVR/README.md)

## Créditos

"Introdução à previsão de séries temporais" foi escrito com ⚡️ por [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) e [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper). Os notebooks apareceram online pela primeira vez no repositório [Azure "Deep Learning For Time Series"](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting) originalmente escrito por Francesca Lazzeri. A aula sobre SVR foi escrita por [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD).

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