Series temporales con Facebook’ Prophet y NeuralProphet

제공자:
Coursera Project Network
학습자는 이 안내 프로젝트에서 다음을 수행하게 됩니다.

Entrenar y optimizar un modelo de series temporales con Prophet

Entrenar y optimizar un modelo de series temporales con NeuralProphet

Funciones avanzadas de Prophet

Clock2 horas
Beginner초급
Cloud다운로드 필요 없음
Video분할 화면 동영상
Comment Dots스페인어
Laptop데스크톱 전용

En este proyecto aplicado y práctico aprenderás a utilizar Prophet y neuralProphet. Prophet es una de las librerías más avanzadas para predecir series temporales desarrollada por Facebook. Te enseñaremos a como entrenar un modelo con Prophet, a añadir regresores adicionales como periodos vacacionales y variables adicionales, a optimizarlo y a utilizarlo para realizar predicciones futuras. También aprenderemos a utilizar neuralProphet, que esta basada en modelos de deep learning. Al finalizar este curso habrás aprendido a entrenar tus propios modelos y a aplicarlos en tus propios proyectos.

개발할 기술

  • Time Series
  • Machine Learning
  • Prophet
  • neuralprophet

단계별 학습

작업 영역이 있는 분할 화면으로 재생되는 동영상에서 강사는 다음을 단계별로 안내합니다.

  1. Introducción a las series temporales

  2. Tipos de modelos para predecir series temporales

  3. Preprocesamiento y transformación de datos

  4. Modelo de predicción y visualización de series temporales con Prophet

  5. Ejercicio aplicado. Entrenamiento del modelo de Prophet

  6. Validación del modelo de Prophet

  7. Ejercicio aplicado. Validación del modelo de Prophet

  8. Optimización del modelo (festivos, regresores...)

  9. Ajuste de hiperparametros en Prophet

  10. Ejercicio aplicado. Optimización del modelo de Prophet y visualización de los resultados

  11. Introducción a NeuralProphet

  12. Modelo para predicción de series de tiempo con NeuralProphet

  13. Ejercicio Aplicado con NeuralProphet

안내형 프로젝트 진행 방식

작업 영역은 브라우저에 바로 로드되는 클라우드 데스크톱으로, 다운로드할 필요가 없습니다.

분할 화면 동영상에서 강사가 프로젝트를 단계별로 안내해 줍니다.

자주 묻는 질문

자주 묻는 질문

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