# 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 mundial de eletricidade ✨ Nestes dois módulos, você será introduzido à previsão de séries temporais, uma área um pouco menos conhecida do aprendizado de máquina, mas que é extremamente valiosa para aplicações industriais e empresariais, entre outros campos. Embora redes neurais possam ser usadas para aumentar a utilidade desses modelos, estudaremos o tema no contexto do aprendizado de máquina clássico, já que esses modelos 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 a prever o consumo futuro de energia com base em padrões de carga anteriores. Você verá como esse tipo de previsão pode ser extremamente útil em um ambiente empresarial.  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) ## Módulos 1. [Introdução à previsão de séries temporais](1-Introduction/README.md) 2. [Construindo modelos ARIMA para séries temporais](2-ARIMA/README.md) 3. [Construindo um Support Vector Regressor 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 pela primeira vez online no [repositório "Deep Learning For Time Series" do Azure](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting), originalmente escrito por Francesca Lazzeri. O módulo sobre SVR foi escrito por [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD). --- **Aviso Legal**: Este documento foi traduzido utilizando o serviço de tradução por IA [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Embora nos esforcemos para garantir a precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações equivocadas decorrentes do uso desta tradução.