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# Introduzione alla previsione delle serie temporali
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Cos'è la previsione delle serie temporali? Si tratta di prevedere eventi futuri analizzando le tendenze del passato.
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## Argomento regionale: consumo di elettricità nel mondo ✨
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In queste due lezioni, verrà introdotta la previsione delle serie temporali, un'area del machine learning meno conosciuta ma estremamente preziosa per le applicazioni industriali e aziendali, tra gli altri campi. Sebbene le reti neurali possano essere utilizzate per migliorare l'utilità di questi modelli, li studieremo nel contesto del machine learning classico poiché i modelli aiutano a prevedere le prestazioni future basandosi sul passato.
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Il nostro focus regionale è il consumo di elettricità nel mondo, un dataset interessante per imparare a prevedere il consumo futuro di energia basandosi sui modelli di carico passati. Puoi vedere come questo tipo di previsione possa essere estremamente utile in un ambiente aziendale.
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Foto di [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) di torri elettriche su una strada in Rajasthan su [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)
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## Lezioni
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1. [Introduzione alla previsione delle serie temporali](1-Introduction/README.md)
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2. [Costruzione di modelli ARIMA per serie temporali](2-ARIMA/README.md)
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3. [Costruzione di un Support Vector Regressor per la previsione delle serie temporali](3-SVR/README.md)
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## Crediti
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"L'introduzione alla previsione delle serie temporali" è stata scritta con ⚡️ da [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) e [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper). I notebook sono apparsi per la prima volta online nel [repo Azure "Deep Learning For Time Series"](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting) originariamente scritto da Francesca Lazzeri. La lezione SVR è stata scritta da [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD)
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**Disclaimer**:
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Questo documento è stato tradotto utilizzando servizi di traduzione automatizzata basati su intelligenza artificiale. Sebbene ci sforziamo di garantire l'accuratezza, si prega di essere consapevoli che le traduzioni automatiche possono contenere errori o imprecisioni. Il documento originale nella sua lingua nativa dovrebbe essere considerato la fonte autorevole. Per informazioni critiche, si raccomanda una traduzione professionale umana. Non siamo responsabili per eventuali malintesi o interpretazioni errate derivanti dall'uso di questa traduzione. |