You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
ML-For-Beginners/7-TimeSeries/translations
Jen Looper f544d2aac8
Merge pull request #297 from robertopauletto/main
3 years ago
..
README.es.md re-numbering lesson groups 4 years ago
README.it.md Italian translation - Chapter 7 completed 3 years ago
README.ko.md FIX : replace chapter readme ko translation file 3 years ago
README.ru.md Link fix 4 years ago

README.ru.md

Введение в прогнозирование временных серий

Что такое прогнозирование временных серий? Речь идет о предсказании будущих событий, анализируя тенденции прошлого.

Региональная тема: потребление электроэнергии во всем мире

В этих двух уроках вы познакомитесь с прогнозированием временных серий, несколько менее известной областью машинного обучения, которая, тем не менее, чрезвычайно ценна для промышленности и бизнес-приложений, среди других областей. Хотя нейронные сети можно использовать для повышения полезности этих моделей, мы будем изучать их в контексте классического машинного обучения, поскольку модели помогают прогнозировать будущую производительность на основе прошлого.

Наш региональный фокус - использование электроэнергии в мире, интересный набор данных, позволяющий узнать о прогнозировании будущего использования энергии на основе моделей прошлой нагрузки. Вы можете увидеть, насколько такое прогнозирование может быть чрезвычайно полезным в деловой среде.

![электрическая сеть](images / electric-grid.jpg)

Автор фотографии Педди Саи Хритика электрических башен на дороге в Раджастане на Unsplash

Уроки

  1. Введение в прогнозирование временных рядов
  2. Построение моделей временных рядов ARIMA

Благодарности

«Введение в прогнозирование временных рядов» было написано с Франческа Лазерри и Джен Лупер