or
Acest exercițiu face parte din cursul
Acest capitol este o introducere în noțiunile de bază ale învățării automate, ale datelor de tip șir de timp și ale intersecției dintre acestea două.
Cel mai simplu mod de a integra șirurile de timp în pipeline-ul de machine learning este să le folosești ca caracteristici ale unui model. Acest capitol acoperă caracteristicile comune extrase din șiruri de timp în scopul aplicării învățării automate.
Dacă vrei să prezici tipare din date care evoluează în timp, trebuie să ții cont de considerații speciale atunci când alegi și construiești modelul. Acest capitol explică cum să analizezi datele înainte de a antrena modelul, precum și bunele practici în utilizarea modelelor predictive pentru șiruri de timp.
După ce ai construit un model pentru predicția datelor de tip șir de timp, trebuie să evaluezi dacă este bun sau nu. Acest capitol acoperă noțiunile de bază ale generării predicțiilor cu modele, în vederea validării lor față de datele de „testare".
Exercițiul curent