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Introdução à previsão de séries temporais
O que é a previsão de séries temporais? Trata-se de prever eventos futuros analisando as tendências do passado.
Tema regional: consumo mundial de eletricidade ✨
Nestas duas lições, será apresentado à previsão de séries temporais, uma área um pouco menos conhecida do machine learning que é, no entanto, extremamente valiosa para aplicações na indústria e negócios, entre outros campos. Embora redes neurais possam ser usadas para melhorar a utilidade destes modelos, vamos estudá-las no contexto do machine learning clássico, pois os modelos ajudam a prever o desempenho futuro com base no passado.
O nosso foco regional é o consumo elétrico no mundo, um conjunto de dados interessante para aprender a prever o consumo futuro de energia com base nos padrões de carga anteriores. Pode ver como este tipo de previsão pode ser extremamente útil num ambiente empresarial.
Foto de Peddi Sai hrithik de torres elétricas numa estrada em Rajasthan em Unsplash
Lições
- Introdução à previsão de séries temporais
- Construção de modelos ARIMA de séries temporais
- Construção de Support Vector Regressor para previsão de séries temporais
Créditos
"Introdução à previsão de séries temporais" foi escrito com ⚡️ por Francesca Lazzeri e Jen Looper. Os notebooks apareceram primeiro online no repositório Azure "Deep Learning For Time Series" originalmente escrito por Francesca Lazzeri. A lição SVR foi escrita por Anirban Mukherjee
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