# Introducere în prognoza seriilor temporale Ce este prognoza seriilor temporale? Este vorba despre prezicerea evenimentelor viitoare prin analizarea tendințelor din trecut. ## Subiect regional: consumul de energie electrică la nivel mondial ✨ În aceste două lecții, vei fi introdus în prognoza seriilor temporale, un domeniu ceva mai puțin cunoscut al învățării automate, dar care este extrem de valoros pentru aplicații industriale și de afaceri, printre altele. Deși rețelele neuronale pot fi utilizate pentru a spori utilitatea acestor modele, le vom studia în contextul învățării automate clasice, deoarece modelele ajută la prezicerea performanței viitoare pe baza trecutului. Focalizarea noastră regională este consumul de energie electrică la nivel mondial, un set de date interesant pentru a învăța cum să prognozăm consumul de energie viitor pe baza modelelor de încărcare din trecut. Poți vedea cum acest tip de prognoză poate fi extrem de util într-un mediu de afaceri.  Fotografie de [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) cu turnuri electrice pe un drum din Rajasthan pe [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) ## Lecții 1. [Introducere în prognoza seriilor temporale](1-Introduction/README.md) 2. [Construirea modelelor ARIMA pentru serii temporale](2-ARIMA/README.md) 3. [Construirea unui Support Vector Regressor pentru prognoza seriilor temporale](3-SVR/README.md) ## Credite "Introducere în prognoza seriilor temporale" a fost scrisă cu ⚡️ de [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) și [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper). Notebook-urile au apărut pentru prima dată online în [repo-ul Azure "Deep Learning For Time Series"](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting) scris inițial de Francesca Lazzeri. Lecția despre SVR a fost scrisă de [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD). --- **Declinare de responsabilitate**: Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Deși ne străduim să asigurăm acuratețea, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa maternă ar trebui considerat sursa autoritară. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un specialist uman. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care pot apărea din utilizarea acestei traduceri.