# Bevezetés az időbeli előrejelzésbe Mi az időbeli előrejelzés? A jövőbeli események előrejelzéséről szól, a múltbeli trendek elemzése alapján. ## Regionális téma: világszintű villamosenergia-felhasználás ✨ Ebben a két leckében megismerkedhetsz az időbeli előrejelzéssel, amely a gépi tanulás egy kevésbé ismert területe, de ennek ellenére rendkívül értékes az ipari és üzleti alkalmazások, valamint más területek számára. Bár neurális hálózatok is használhatók ezeknek a modelleknek a hasznosságának növelésére, mi a klasszikus gépi tanulás kontextusában fogjuk tanulmányozni őket, mivel a modellek segítenek a jövőbeli teljesítmény előrejelzésében a múlt alapján. Regionális fókuszunk a világ villamosenergia-felhasználása, egy érdekes adatállomány, amely segít megtanulni, hogyan lehet előre jelezni a jövőbeli energiafelhasználást a múltbeli terhelési minták alapján. Láthatod, hogy az ilyen típusú előrejelzés mennyire hasznos lehet egy üzleti környezetben.  Fotó: [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) elektromos tornyokról egy úton Rádzsasztánban az [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) oldalán. ## Leckék 1. [Bevezetés az időbeli előrejelzésbe](1-Introduction/README.md) 2. [ARIMA időbeli előrejelző modellek építése](2-ARIMA/README.md) 3. [Support Vector Regressor építése időbeli előrejelzéshez](3-SVR/README.md) ## Köszönetnyilvánítás Az "Bevezetés az időbeli előrejelzésbe" című anyagot ⚡️ írta [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) és [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper). A jegyzetfüzetek először az [Azure "Deep Learning For Time Series" repo](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting) oldalán jelentek meg, amelyet eredetileg Francesca Lazzeri írt. Az SVR leckét [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD) készítette. --- **Felelősség kizárása**: Ez a dokumentum az AI fordítási szolgáltatás, a [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) segítségével lett lefordítva. Bár törekszünk a pontosságra, kérjük, vegye figyelembe, hogy az automatikus fordítások hibákat vagy pontatlanságokat tartalmazhatnak. Az eredeti dokumentum az eredeti nyelvén tekintendő hiteles forrásnak. Kritikus információk esetén javasolt professzionális emberi fordítást igénybe venni. Nem vállalunk felelősséget semmilyen félreértésért vagy téves értelmezésért, amely a fordítás használatából eredhet.