|
|
<!--
|
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
|
{
|
|
|
"original_hash": "61342603bad8acadbc6b2e4e3aab3f66",
|
|
|
"translation_date": "2025-09-05T11:49:36+00:00",
|
|
|
"source_file": "7-TimeSeries/README.md",
|
|
|
"language_code": "sr"
|
|
|
}
|
|
|
-->
|
|
|
# Увод у предвиђање временских серија
|
|
|
|
|
|
Шта је предвиђање временских серија? Ради се о предвиђању будућих догађаја анализом трендова из прошлости.
|
|
|
|
|
|
## Регионална тема: светска потрошња електричне енергије ✨
|
|
|
|
|
|
У овим двема лекцијама бићете упознати са предвиђањем временских серија, релативно мање познатом облашћу машинског учења која је ипак изузетно вредна за индустријске и пословне примене, као и за друге области. Иако се неуронске мреже могу користити за побољшање корисности ових модела, проучаваћемо их у контексту класичног машинског учења, јер модели помажу у предвиђању будућих резултата на основу прошлости.
|
|
|
|
|
|
Наш регионални фокус је потрошња електричне енергије у свету, занимљив скуп података за учење о предвиђању будуће потрошње струје на основу образаца из прошлости. Можете видети како ова врста предвиђања може бити изузетно корисна у пословном окружењу.
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
Фотографија [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) електричних стубова на путу у Раџастану на [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)
|
|
|
|
|
|
## Лекције
|
|
|
|
|
|
1. [Увод у предвиђање временских серија](1-Introduction/README.md)
|
|
|
2. [Изградња ARIMA модела временских серија](2-ARIMA/README.md)
|
|
|
3. [Изградња модела Support Vector Regressor за предвиђање временских серија](3-SVR/README.md)
|
|
|
|
|
|
## Кредити
|
|
|
|
|
|
"Увод у предвиђање временских серија" написали су ⚡️ [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) и [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper). Бележнице су први пут објављене онлајн у [Azure "Deep Learning For Time Series" репозиторијуму](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting) који је оригинално написала Francesca Lazzeri. Лекцију о SVR моделу написао је [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD).
|
|
|
|
|
|
---
|
|
|
|
|
|
**Одрицање од одговорности**:
|
|
|
Овај документ је преведен коришћењем услуге за превођење помоћу вештачке интелигенције [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Иако тежимо тачности, молимо вас да имате у виду да аутоматски преводи могу садржати грешке или нетачности. Оригинални документ на изворном језику треба сматрати ауторитативним извором. За критичне информације препоручује се професионални превод од стране људи. Не сносимо одговорност за било каква погрешна тумачења или неспоразуме који могу произаћи из коришћења овог превода. |
