or
Den här övningen är en del av kursen
Det här kapitlet är en introduktion till grunderna i maskininlärning, tidsseriedata och skärningspunkten mellan de två.
Det enklaste sättet att integrera tidsserier i din maskininlärningspipeline är att använda dem som särdrag i en modell. Det här kapitlet går igenom vanliga särdrag som extraheras från tidsserier för att användas i maskininlärning.
Om du vill förutsäga mönster i data över tid finns det särskilda överväganden att ta hänsyn till när du väljer och konstruerar din modell. Det här kapitlet går igenom hur du får insikter i datan innan du anpassar din modell, samt bästa praxis för prediktiv modellering av tidsseriedata.
När du har en modell för att förutsäga tidsseriedata behöver du avgöra om det är en bra eller dålig modell. Det här kapitlet täcker grunderna för att generera förutsägelser med modeller och validera dem mot testdata.
Aktuell övning