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  3. Aprendizado de máquina para dados de séries temporais em Python
  • 1

    Séries temporais e cartilha de aprendizado de máquina

    Gratuit

    Este capítulo é uma introdução aos conceitos básicos de aprendizado de máquina, dados de séries temporais e a interseção entre os dois.

  • 2

    Séries temporais como entradas para um modelo

    A maneira mais fácil de incorporar séries temporais ao seu pipeline de aprendizado de máquina é usá-las como recursos em um modelo. Este capítulo aborda os recursos comuns que são extraídos das séries temporais para que você possa fazer aprendizado de máquina.

  • 3

    Previsão de dados de séries temporais

    Se você quiser prever padrões a partir de dados ao longo do tempo, há considerações especiais a serem feitas sobre como escolher e construir o modelo. Este capítulo aborda como obter insights sobre os dados antes de ajustar o modelo, bem como as práticas recomendadas no uso de modelagem preditiva para dados de séries temporais.

  • 4

    Validação e inspeção de modelos de séries temporais

    Depois de obter um modelo para prever dados de séries temporais, você precisa decidir se ele é um modelo bom ou ruim. Este capítulo aborda os fundamentos da geração de previsões com modelos para validá-los com dados de "teste".

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