msb-public
/
ML-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from 'WirelessLife-patch-2'
${ noResults }
ML-For-Beginners/translations/es/7-TimeSeries
History
Pikachú 9e189e28e2
updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 		8 months ago
..
1-Introduction updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 8 months ago
2-ARIMA updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 8 months ago
3-SVR updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 8 months ago
README.md updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 8 months ago

README.md
Escape

Introducción a la predicción de series temporales

¿Qué es la predicción de series temporales? Se trata de predecir eventos futuros analizando las tendencias del pasado.

Tema regional: uso de electricidad a nivel mundial ✨

En estas dos lecciones, se te presentará la predicción de series temporales, un área algo menos conocida del aprendizaje automático que, no obstante, es extremadamente valiosa para aplicaciones industriales y comerciales, entre otros campos. Aunque las redes neuronales pueden usarse para mejorar la utilidad de estos modelos, los estudiaremos en el contexto del aprendizaje automático clásico, ya que los modelos ayudan a predecir el rendimiento futuro basándose en el pasado.

Nuestro enfoque regional es el uso eléctrico en el mundo, un conjunto de datos interesante para aprender sobre la predicción del uso futuro de energía basado en patrones de carga pasados. Puedes ver cómo este tipo de predicción puede ser extremadamente útil en un entorno empresarial.

red eléctrica

Foto por Peddi Sai hrithik de torres eléctricas en una carretera en Rajasthan en Unsplash

Lecciones

  1. Introducción a la predicción de series temporales
  2. Construcción de modelos de series temporales ARIMA
  3. Construcción de un Regresor de Vectores de Soporte para la predicción de series temporales

Créditos

"La introducción a la predicción de series temporales" fue escrita con ⚡️ por Francesca Lazzeri y Jen Looper. Los notebooks aparecieron por primera vez en línea en el repositorio "Deep Learning For Time Series" de Azure originalmente escrito por Francesca Lazzeri. La lección de SVR fue escrita por Anirban Mukherjee

Descargo de responsabilidad: Este documento ha sido traducido utilizando servicios de traducción automatizada por IA. Aunque nos esforzamos por lograr precisión, tenga en cuenta que las traducciones automáticas pueden contener errores o inexactitudes. El documento original en su idioma nativo debe considerarse la fuente autorizada. Para información crítica, se recomienda una traducción profesional realizada por humanos. No nos hacemos responsables de cualquier malentendido o interpretación errónea que surja del uso de esta traducción.