msb-public
/
ML-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
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.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from '42798a1b82'
${ noResults }
ML-For-Beginners/translations/nl/7-TimeSeries/README.md

2.7 KiB
Raw Blame History Escape

Inleiding tot tijdreeksvoorspelling

Wat is tijdreeksvoorspelling? Het gaat over het voorspellen van toekomstige gebeurtenissen door het analyseren van trends uit het verleden.

Regionaal onderwerp: wereldwijd elektriciteitsverbruik ✨

In deze twee lessen maak je kennis met tijdreeksvoorspelling, een wat minder bekend gebied van machine learning dat desalniettemin enorm waardevol is voor industrie en zakelijke toepassingen, naast andere velden. Hoewel neurale netwerken gebruikt kunnen worden om de bruikbaarheid van deze modellen te vergroten, bestuderen we ze hier in de context van klassieke machine learning, omdat modellen helpen om toekomstige prestaties te voorspellen op basis van het verleden.

Onze regionale focus ligt op het elektriciteitsverbruik in de wereld, een interessante dataset om te leren hoe je toekomstige energieverbruik kunt voorspellen op basis van patronen in de recente belasting. Je ziet hoe dit soort voorspellingen buitengewoon nuttig kan zijn in een zakelijke omgeving.

electric grid

Foto door Peddi Sai hrithik van elektriciteitstorens langs een weg in Rajasthan op Unsplash

Lessen

  1. Inleiding tot tijdreeksvoorspelling
  2. Bouwen van ARIMA tijdreeksmodellen
  3. Bouwen van Support Vector Regressor voor tijdreeksvoorspelling

Credits

"Inleiding tot tijdreeksvoorspelling" is geschreven met ⚡️ door Francesca Lazzeri en Jen Looper. De notitieboeken verschenen eerst online in de Azure "Deep Learning For Time Series" repo, oorspronkelijk geschreven door Francesca Lazzeri. De SVR-les werd geschreven door Anirban Mukherjee

Disclaimer: Dit document is vertaald met behulp van de AI vertaaldienst Co-op Translator. Hoewel we streven naar nauwkeurigheid, dient u er rekening mee te houden dat geautomatiseerde vertalingen fouten of onnauwkeurigheden kunnen bevatten. Het originele document in de oorspronkelijke taal moet worden beschouwd als de gezaghebbende bron. Voor kritieke informatie wordt professionele menselijke vertaling aanbevolen. Wij zijn niet aansprakelijk voor eventuele misverstanden of verkeerde interpretaties die voortvloeien uit het gebruik van deze vertaling.