Name: Uczenie maszynowe dla danych szeregów czasowych w Pythonie
Rating: 4.7729468599033815 (207 reviews)

Opis kursu

Dane szeregów czasowych są wszechobecne. Wahania na giełdzie, dane z czujników rejestrujących zmiany klimatu czy aktywność mózgu – każdy sygnał zmieniający się w czasie można opisać jako szereg czasowy. Uczenie maszynowe stało się skuteczną metodą wykorzystywania złożoności danych do generowania prognoz i wyciągania wniosków na temat badanego problemu. Ten kurs łączy oba te światy – uczenie maszynowe i dane szeregów czasowych – i obejmuje inżynierię cech, spektrogramy oraz inne zaawansowane techniki służące do klasyfikacji dźwięków uderzeń serca i przewidywania cen akcji.

Wymagania wstępne

Manipulating Time Series Data in Python Visualizing Time Series Data in Python Supervised Learning with scikit-learn

Program nauczania

Plan kursu

Wprowadzenie do szeregów czasowych i uczenia maszynowego

Ten rozdział to wprowadzenie do podstaw uczenia maszynowego, danych szeregów czasowych oraz połączenia tych dwóch dziedzin.

Zacznij rozdział

Szeregi czasowe jako dane wejściowe do modelu

Najprostszym sposobem na włączenie szeregów czasowych do potoku uczenia maszynowego jest wykorzystanie ich jako cech w modelu. Ten rozdział omawia najczęściej stosowane cechy wyodrębniane z szeregów czasowych na potrzeby uczenia maszynowego.

Zacznij rozdział

Prognozowanie danych szeregów czasowych

Przewidywanie wzorców w danych zmieniających się w czasie wymaga szczególnej uwagi przy wyborze i budowie modelu. Ten rozdział pokazuje, jak analizować dane przed dopasowaniem modelu, oraz przedstawia najlepsze praktyki stosowania modelowania predykcyjnego dla szeregów czasowych.

Zacznij rozdział

Walidacja i analiza modeli szeregów czasowych

Po zbudowaniu modelu do prognozowania szeregów czasowych trzeba ocenić, czy jest on dobry, czy zły. Ten rozdział omawia podstawy generowania prognoz za pomocą modeli w celu ich walidacji na danych testowych.