Po ukończeniu tych kursów czuję się pewnie w tworzeniu profesjonalnych wizualizacji i pulpitów nawigacyjnych
Shoebur RahmanSpecjalista ds. zakupów, Giz Bangladesh
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
Program nauczania
Plan kursu
1
Wprowadzenie do szeregów czasowych i uczenia maszynowego
Ten rozdział to wprowadzenie do podstaw uczenia maszynowego, danych szeregów czasowych oraz połączenia tych dwóch dziedzin.
- Rodzaje szeregów czasowych i ich zastosowania50 XP
- Rozpoznawanie szeregu czasowego50 XP
- Wizualizacja szeregu czasowego (I)100 XP
- Wizualizacja szeregu czasowego (II)100 XP
- Podstawy uczenia maszynowego50 XP
- Dopasowywanie prostego modelu: klasyfikacja100 XP
- Przewidywanie za pomocą modelu klasyfikacji100 XP
- Dopasowanie prostego modelu: regresja100 XP
- Przewidywanie za pomocą modelu regresji100 XP
- Uczenie maszynowe i dane szeregów czasowych50 XP
- Analiza danych klasyfikacyjnych100 XP
- Analiza danych regresyjnych100 XP
2
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.
3
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.
4
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.
Uczenie maszynowe dla danych szeregów czasowych w Pythonie
Kurs
ukończony
