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# Introdução à previsão de séries temporais
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O que é previsão de séries temporais? Trata-se de prever eventos futuros analisando tendências do passado.
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## Tópico regional: uso de eletricidade no mundo ✨
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Nessas duas aulas, você será introduzido à previsão de séries temporais, uma área um pouco menos conhecida de aprendizado de máquina que, no entanto, é extremamente valiosa para aplicações na indústria e nos negócios, entre outros campos. Embora redes neurais possam ser usadas para aumentar a utilidade desses modelos, estudaremos esses modelos no contexto do aprendizado de máquina clássico, pois eles ajudam a prever o desempenho futuro com base no passado.
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Nosso foco regional é o uso de eletricidade no mundo, um conjunto de dados interessante para aprender sobre a previsão do uso futuro de energia com base em padrões de carga passada. Você pode ver como esse tipo de previsão pode ser extremamente útil em um ambiente de negócios.
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Foto de [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) de torres elétricas em uma estrada em Rajasthan no [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)
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## Aulas
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1. [Introdução à previsão de séries temporais](1-Introduction/README.md)
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2. [Construindo modelos de séries temporais ARIMA](2-ARIMA/README.md)
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3. [Construindo um Regressor de Vetores de Suporte para previsão de séries temporais](3-SVR/README.md)
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## Créditos
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"Introdução à previsão de séries temporais" foi escrito com ⚡️ por [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) e [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper). Os notebooks apareceram online pela primeira vez no repositório [Azure "Deep Learning For Time Series"](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting) originalmente escrito por Francesca Lazzeri. A aula sobre SVR foi escrita por [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD).
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**Isenção de responsabilidade**:
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Este documento foi traduzido usando serviços de tradução baseados em IA. Embora nos esforcemos pela precisão, esteja ciente de que traduções automatizadas podem conter erros ou imprecisões. O documento original em seu idioma nativo deve ser considerado a fonte autoritativa. Para informações críticas, recomenda-se a tradução profissional realizada por humanos. Não nos responsabilizamos por quaisquer mal-entendidos ou interpretações incorretas decorrentes do uso desta tradução. |