公开课4:使用 DeepAR 进行时间序列预测

6 月 4 日,机器之心联合 AWS 开设的《快速上手 Amazon SageMaker,轻松玩转机器学习线上公开课第 4 课正式开讲,AWS高级解决方案架构师王元恺为大家带来了主题分享《使用 DeepAR 进行时间序列预测 》。

第 4 课主要介绍了时间序列预测的场景、常见的分类及对应算法、DeepAR 算法的优势以及如何使用 DeepAR 算法进行时间序列预测,并通过现场演示,让学员理解如何训练 DeepAR 用于具体的应用场景。第 4 课回顾视频如下:

快速上手Amazon SageMaker,轻松玩转机器学习
快速上手Amazon SageMaker,轻松玩转机器学习

3 周时间,6 次课程,帮助开发者熟悉Amazon SageMaker各项组件的使用方法,轻松玩转机器学习。

入门时间序列预测DeepAR
相关数据
机器学习技术

机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。

时间序列预测技术

时间序列预测法其实是一种回归预测方法,属于定量预测,其基本原理是;一方面承认事物发展的延续性,运用过去时间序列的数据进行统计分析,推测出事物的发展趋势;另一方面充分考虑到偶然因素影响而产生的随机性,为了消除随机波动的影响,利用历史数据进行统计分析,并对数据进行适当处理,进行趋势预测。

机器之心机构

机器之心,成立于2014年,是国内最具影响力、最专业、唯一用于国际品牌的人工智能信息服务与产业服务平台。目前机器之心已经建立起涵盖媒体、数据、活动、研究及咨询、线下物理空间于一体的业务体系,为各类人工智能从业者提供综合信息服务和产业服务。

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