After doing these courses, I feel confident creating professional visualizations and dashboards
Shoebur RahmanProcurement Specialist, Giz Bangladesh
Descrierea cursului
Datele de tip șir de timp sunt omniprezente. Fie că e vorba de fluctuațiile pieței bursiere, de date senzoriale care înregistrează schimbările climatice sau de activitatea cerebrală, orice semnal care se modifică în timp poate fi descris ca un șir de timp. Învățarea automată a devenit o metodă puternică de valorificare a complexității datelor pentru a genera predicții și a înțelege mai bine problemele studiate. Acest curs se află la intersecția dintre învățarea automată și datele de tip șir de timp și acoperă ingineria caracteristicilor, spectrograme și alte tehnici avansate pentru a clasifica sunete de bătăi ale inimii și a prezice prețurile acțiunilor.
Cerințe prealabile
Curriculum
Structura cursului
1
Introducere în Șiruri de Timp și Machine Learning
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.
- Tipuri și aplicații ale seriilor de timp50 XP
- Identificarea unei serii de timp50 XP
- Reprezentarea grafică a unui șir de timp (I)100 XP
- Reprezentarea grafică a unui șir de timp (II)100 XP
- Bazele învățării automate50 XP
- Antrenarea unui model simplu: clasificare100 XP
- Predicții cu un model de clasificare100 XP
- Antrenarea unui model simplu: regresia100 XP
- Predicții cu un model de regresie100 XP
- Învățare automată și date de tip serie temporală50 XP
- Explorarea datelor de clasificare100 XP
- Inspectarea datelor de regresie100 XP
2
Șiruri de Timp ca Intrări într-un Model
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.
3
Predicția Datelor de Tip Șir de Timp
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.
4
Validarea și Interpretarea Modelelor 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".
Machine Learning pentru Date de Tip Șir de Timp în Python
Curs
finalizat
