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Ce chapitre présente les notions de base du Machine Learning, des données chronologiques et de leur point de rencontre.
La façon la plus simple d'intégrer des séries chronologiques à votre chaîne de Machine Learning consiste à les utiliser comme caractéristiques d'un modèle. Ce chapitre couvre les caractéristiques courantes extraites des séries chronologiques pour faire du Machine Learning.
Si vous souhaitez prédire des tendances à partir de données qui évoluent dans le temps, il faut tenir compte de particularités dans le choix et la construction de votre modèle. Ce chapitre explique comment analyser les données avant d'ajuster votre modèle, ainsi que les pratiques exemplaires pour la modélisation prédictive de données chronologiques.
Une fois que vous avez un modèle de prédiction pour des données chronologiques, vous devez déterminer s'il est bon ou non. Ce chapitre couvre les bases de la génération de prédictions avec des modèles afin de les valider sur des données « test ».
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