or
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Dit hoofdstuk is een introductie tot de basis van Machine Learning, tijdreeksgegevens en de kruising tussen beide.
De gemakkelijkste manier om tijdreeksen in je Machine Learning-pijplijn op te nemen, is ze te gebruiken als features in een model. Dit hoofdstuk behandelt veelvoorkomende features die uit tijdreeksen worden gehaald om Machine Learning toe te passen.
Als je patronen in gegevens door de tijd heen wilt voorspellen, zijn er speciale aandachtspunten bij de keuze en opbouw van je model. Dit hoofdstuk behandelt hoe je eerst inzicht in de gegevens krijgt voordat je je model fit, en best practices voor het gebruik van voorspellende modellen met tijdreeksgegevens.
Zodra je een model hebt om tijdreeksgegevens te voorspellen, moet je bepalen of het een goed of slecht model is. Dit hoofdstuk behandelt de basis van het genereren van voorspellingen met modellen om ze te valideren aan de hand van "test"-gegevens.
Huidige oefening