or
Bài tập này là một phần của khóa học
Chương này giới thiệu những kiến thức cơ bản về machine learning, dữ liệu chuỗi thời gian, và điểm giao thoa giữa hai lĩnh vực này.
Cách đơn giản nhất để đưa chuỗi thời gian vào pipeline machine learning là dùng chúng làm đặc trưng trong mô hình. Chương này trình bày các đặc trưng phổ biến được trích xuất từ chuỗi thời gian để phục vụ machine learning.
Nếu bạn muốn dự đoán các mẫu hình từ dữ liệu theo thời gian, bạn cần cân nhắc đặc thù trong cách chọn và xây dựng mô hình. Chương này đề cập cách khai thác hiểu biết từ dữ liệu trước khi huấn luyện mô hình, cũng như các thực hành tốt nhất khi dùng mô hình dự đoán cho dữ liệu chuỗi thời gian.
Khi đã có mô hình dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian, bạn cần xác định xem nó tốt hay chưa. Chương này trình bày những điều cơ bản về tạo dự đoán bằng mô hình để kiểm định chúng với dữ liệu "kiểm tra".
Bài tập hiện tại