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時間序列預測介紹

什麼是時間序列預測？它是通過分析過去的趨勢來預測未來事件。

地區主題：全球電力使用 ✨

在這兩堂課中，您將會接觸到時間序列預測，這是機器學習中一個相對較少人知道的領域，但對產業和商業應用等多個領域卻極為重要。雖然神經網絡可以用來增強這些模型的效用，我們會在傳統機器學習的背景下學習這些模型，因為模型有助於基於過去預測未來的表現。

我們的區域重點是全球電力使用，這是一個有趣的數據集，用於學習如何根據過去負載的模式預測未來的用電量。您可以看到這類預測在商業環境中非常有幫助。

照片由 Peddi Sai hrithik 拍攝，為位於拉賈斯坦邦一條道路上的電力塔，收錄於 Unsplash

課程

1. 時間序列預測介紹
2. 建立 ARIMA 時間序列模型
3. 建立用於時間序列預測的支持向量回歸器

致謝

「時間序列預測介紹」由 Francesca Lazzeri 和 Jen Looper 共同編寫並帶來 ⚡️。這些筆記本最初於 Azure “Deep Learning For Time Series” 倉庫線上發表，最初作者為 Francesca Lazzeri。SVR 課程則由 Anirban Mukherjee 撰寫。

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