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Einführung in die Zeitreihenprognose

Was ist Zeitreihenprognose? Es geht darum, zukünftige Ereignisse durch die Analyse von Trends in der Vergangenheit vorherzusagen.

Regionales Thema: weltweiter Stromverbrauch ✨

In diesen zwei Lektionen werden Sie in die Zeitreihenprognose eingeführt, ein etwas weniger bekanntes Gebiet des maschinellen Lernens, das jedoch äußerst wertvoll für Industrie- und Geschäftsanwendungen sowie andere Bereiche ist. Während neuronale Netzwerke verwendet werden können, um den Nutzen dieser Modelle zu verbessern, werden wir sie im Kontext des klassischen maschinellen Lernens studieren, da Modelle helfen, zukünftige Leistungen basierend auf der Vergangenheit vorherzusagen.

Unser regionaler Fokus liegt auf dem Stromverbrauch in der Welt, einem interessanten Datensatz, um zu lernen, wie man zukünftigen Stromverbrauch basierend auf Mustern der vergangenen Last prognostiziert. Sie können sehen, wie diese Art der Prognose in einem geschäftlichen Umfeld äußerst hilfreich sein kann.

elektrisches Netz

Foto von Peddi Sai hrithik von elektrischen Türmen auf einer Straße in Rajasthan auf Unsplash

Lektionen

  1. Einführung in die Zeitreihenprognose
  2. Erstellung von ARIMA-Zeitreihenmodellen
  3. Erstellung eines Support Vector Regressors für Zeitreihenprognosen

Danksagungen

"Einführung in die Zeitreihenprognose" wurde mit ⚡️ von Francesca Lazzeri und Jen Looper verfasst. Die Notebooks erschienen erstmals online im Azure "Deep Learning For Time Series" Repo, das ursprünglich von Francesca Lazzeri geschrieben wurde. Die SVR-Lektion wurde von Anirban Mukherjee verfasst.

Haftungsausschluss:
Dieses Dokument wurde mit maschinellen KI-Übersetzungsdiensten übersetzt. Obwohl wir uns um Genauigkeit bemühen, beachten Sie bitte, dass automatisierte Übersetzungen Fehler oder Ungenauigkeiten enthalten können. Das Originaldokument in seiner ursprünglichen Sprache sollte als die maßgebliche Quelle betrachtet werden. Für wichtige Informationen wird eine professionelle menschliche Übersetzung empfohlen. Wir übernehmen keine Haftung für Missverständnisse oder Fehlinterpretationen, die aus der Verwendung dieser Übersetzung entstehen.