3.1 KiB
Giới thiệu về dự báo chuỗi thời gian
Dự báo chuỗi thời gian là gì? Đó là việc dự đoán các sự kiện trong tương lai bằng cách phân tích xu hướng của quá khứ.
Chủ đề khu vực: sử dụng điện trên toàn thế giới ✨
Trong hai bài học này, bạn sẽ được giới thiệu về dự báo chuỗi thời gian, một lĩnh vực ít được biết đến trong học máy nhưng vô cùng giá trị cho các ứng dụng trong công nghiệp và kinh doanh cùng các lĩnh vực khác. Dù các mạng nơ-ron có thể được sử dụng để tăng hiệu quả cho các mô hình này, chúng ta sẽ nghiên cứu chúng trong bối cảnh học máy cổ điển khi các mô hình giúp dự đoán hiệu suất tương lai dựa trên quá khứ.
Trọng tâm khu vực của chúng ta là sử dụng điện trên thế giới, một bộ dữ liệu thú vị để học về dự báo nhu cầu điện tương lai dựa trên mô hình tải trong quá khứ. Bạn có thể thấy cách loại dự báo này vô cùng hữu ích trong môi trường kinh doanh.
Ảnh của Peddi Sai hrithik về các cột điện ven đường ở Rajasthan trên Unsplash
Các bài học
- Giới thiệu về dự báo chuỗi thời gian
- Xây dựng mô hình chuỗi thời gian ARIMA
- Xây dựng bộ hồi quy Support Vector cho dự báo chuỗi thời gian
Tác giả
"Giới thiệu về dự báo chuỗi thời gian" được viết với ⚡️ bởi Francesca Lazzeri và Jen Looper. Các sổ tay lần đầu xuất hiện trực tuyến trong kho lưu trữ Azure "Deep Learning For Time Series" do Francesca Lazzeri viết ban đầu. Bài học SVR được viết bởi Anirban Mukherjee
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tài liệu này đã được dịch bằng dịch vụ dịch thuật AI Co-op Translator. Mặc dù chúng tôi cố gắng đảm bảo độ chính xác, xin lưu ý rằng bản dịch tự động có thể chứa lỗi hoặc sai sót. Tài liệu gốc bằng ngôn ngữ gốc nên được coi là nguồn tin chính thức. Đối với thông tin quan trọng, nên sử dụng dịch vụ dịch thuật chuyên nghiệp bởi con người. Chúng tôi không chịu trách nhiệm về bất kỳ hiểu lầm hoặc giải thích sai nào phát sinh từ việc sử dụng bản dịch này.