Введение в анализ временных рядов. Модель ARIMA // Занятие курса «Machine Learning. Professional»

На занятии вы узнаете об особенностях построения прогнозов временных рядов. Чем они отличаются от классических моделей машинного обучения. Как подходить к моделированию временных рядов, как их разбить на тренировочную и тестовую части и проводить кросс-валидацию. Разберемся как можно разложить временной ряд на основные компоненты: тренд, сезонность и шум и научимся строить простую авторегрессионную модель ARIMA/SARIMA для этого разложения. В заключении разберем метрики качества, специфичные для моделей временных рядов и оценим нашу модель. «Machine Learning. Professional» - https://otus.pw/ZuNh/
Преподаватель: Игорь Стурейко - Teamlead, главный инженер Ссылка на материалы: https://drive.google.com/drive/folder...
Пройдите опрос по итогам мероприятия - https://otus.pw/qO0O/
Следите за новостями проекта: Telegram: https://t.me/Otusjava
ВКонтакте: https://otus.pw/850t
LinkedIn: https://otus.pw/yQwQ/
Хабр: https://otus.pw/S0nM/