Previsão e análise de séries temporais com Vertex AI

A previsão precisa é fundamental para as empresas que prevêem demanda, vendas ou necessidades de recursos, mas a criação de modelos de séries temporais escaláveis pode ser complexa. Este curso escrito orienta você através da utilização da Vertex AI para projetar e implantar soluções de previsão prontas para produção. Você passará da compreensão de conceitos básicos de séries temporais à estruturação de dados, treinamento de modelos avançados de previsão e implantação deles para gerar previsões acionáveis. O que você aprenderá: Entenda os principais conceitos de séries temporais, incluindo modelos de tendência, sazonalidade e sequência; Prepare e estruture dados históricos especificamente para fluxos de trabalho de previsão de machine learning; Configure e treine modelos de previsões usando o AutoML e pipelines de treinamento personalizados no Vertex AI; Avalie o desempenho do modelo usando métricas-chave como MAE, RMSE e MAPE; Implantar modelos de previsão treinados para endpoints para previsões em lote e em tempo real; Aplicar práticas MLOps modernas para monitorar a deriva do modelo e automatizar as execuções de pipeline. Você começará com definições fundamentais e requisitos de preparação de dados e, em seguida, avançará na configuração, avaliação e implantação do modelo. Este curso foi projetado para iniciantes, analistas de dados e desenvolvedores que desejam expandir seu kit de ferramentas de aprendizado de máquina, sem pré-requisitos avançados. Comece a ler hoje para dominar a previsão de séries temporais baseada na nuvem.