# Time series forecasting 소개하기

time series forecasting은 무엇인가요? 과거의 트렌드로 분석해서 미래 이벤트를 예측합니다.

## 지역 토픽: 전세계 전기 사용량 ✨

2개의 강의에서, 타 필드의 산업과 비지니스 애플리케이션에서도 매우 쓸모있는 머신러닝의 비교적 덜 알려진 영역인, time series forecasting을 소개할 예정입니다. neural network로 모델의 유틸리티를 개선할 수 있지만, 모델은 과거 기반으로 미래 성능을 예측할수 있게 도와줄 수 있으므로 classical 머신러닝의 컨텍스트로 공부해볼 예정입니다.

여기에서 핵심은 과거 부하 패턴 기반으로 향후 전력 사용량의 예측에 대해 배울 수 있는 흥미로운 데이터셋인, 전세계의 전기 사용량입니다. 이 예측 종류가 비지니스 환경에서 많이 돕고 있는지 볼 수 있습니다.

![electric grid](images/electric-grid.jpg)

Photo by <a href="https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Peddi Sai hrithik</a> of electrical towers on a road in Rajasthan on <a href="https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>

## 강의

1. [Time series forecasting 소개하기](1-Introduction/translations/README.ko.md)
2. [ARIMA time series 모델 만들기](2-ARIMA/translations/README.ko.md)

## 크레딧

"Introduction to time series forecasting" was written with ⚡️ by [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) and [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper)