Сравните синтетические данные временного ряда, сгенерированные с их источником. Привет, я понимаю, что это был долгий путь через различные способы создания синтетических данных от классических методов машинного обучения до подхода к глубокому обучению, а также мы увидели, как оценивать наши недавно созданные синтетические данные. Прежде чем перейти к нашей последней теме «Оценка синтетических данных временных рядов», я осветлю некоторые ключевые области, в которых мы можем..

Алгоритмы прогнозирования — это мощный инструмент для компаний и частных лиц, стремящихся получать информацию и принимать обоснованные решения. С появлением больших данных возможность делать точные прогнозы стала важнее, чем когда-либо. К счастью, Python предлагает богатый набор инструментов и библиотек для создания и развертывания прогностических моделей. В этой статье мы рассмотрим, как приступить к созданию алгоритма прогнозирования с использованием машинного обучения и Python...