Vertex AI Phân tích dự báo và chuỗi thời gian

Dự báo chính xác là quan trọng đối với các doanh nghiệp dự đoán nhu cầu, doanh thu hoặc nhu cầu tài nguyên, nhưng xây dựng mô hình chuỗi thời gian có thể phức tạp. Lớp học viết này hướng dẫn bạn sử dụng Vertex AI để thiết kế và triển khai các giải pháp dự báo sẵn sàng sản xuất. Bạn sẽ chuyển từ việc hiểu các khái niệm chuỗi thời gian cơ bản đến cấu trúc dữ liệu, huấn luyện các mô hình dự báo tiên tiến, và triển khai chúng để tạo ra các dự đoán có thể hành động. Bạn sẽ học được gì: Hiểu các khái niệm chuỗi thời gian cốt lõi, bao gồm xu hướng, tính theo mùa và mô hình trình tự; Chuẩn bị và cấu trúc dữ liệu lịch sử cụ thể cho các luồng công việc dự báo học máy; Cấu hình và huấn luyện các mô hình dự báo sử dụng AutoML và các đường ống huấn Luyện tùy chỉnh trong Vertex AI; Đánh giá hiệu suất mô hình sử dụng các chỉ số chính như MAE, RMSE, và MAPE; Thiết lập các mô hình dự báo được đào tạo cho các điểm cuối cho các dự đoán hàng loạt và thời gian thực; Ứng dụng các thực tiễn MLOps hiện đại để giám sát mô hình trôi dạt và tự động hóa các đường ống. Bạn sẽ bắt đầu với các định nghĩa cơ bản và yêu cầu chuẩn bị dữ liệu, sau đó tiến hành cấu hình mô hình, đánh giá và triển khai. Lớp học này được thiết kế cho người mới bắt đầu, nhà phân tích dữ liệu và nhà phát triển muốn mở rộng bộ công cụ học máy của họ, không cần yêu cầu tiên tiến. Bắt đầu đọc hôm nay để làm chủ dự báo chuỗi thời gian dựa trên đám mây.