Прогнозирование и анализ временных рядов с помощью искусственного интеллекта Vertex

Точные прогнозы имеют решающее значение для предприятий, прогнозирующих спрос, продажи или потребности в ресурсах, но создание масштабируемых моделей временных рядов может быть сложным. Этот курс поможет вам использовать Vertex AI для разработки и развертывания готовых к производству решений по прогнозированию. Вы перейдете от понимания основных концепций временных рядов к структурированию данных, обучению продвинутых моделей прогнозирования и их развертыванию для создания практических прогнозов. Что вы узнаете: Понимание основных концепций временных рядов, включая тренд, сезонность и модели последовательности; Подготовка и структурирование исторических данных специально для рабочих процессов прогнозирования машинного обучения; Настройка и обучение моделей прогнозирования с помощью AutoML и пользовательских обучающих конвейеров в Vertex AI; Оценка производительности модели с помощьй ключевых метрик, таких как MAE, RMSE и MAPE; Развертывание обученных моделей прогнозирования на конечных точках для пакетных и прогнозов в реальном времени; Применение современных методов MLOps для мониторинга дрейфа модели и автоматизации запусков конвейера. Вы начнете с основных определений и требований к подготовке данных, а затем пройдете конфигурацию, оценку и развертывание модели. Этот курс предназначен для начинающих, аналитиков данных и разработчиков, желающих расширить свой набор инструментов машинного обучения, без каких-либо дополнительных предварительных условий. Начните читать сегодня, чтобы овладеть облачным прогнозированием временных рядов.