Zaman Serisi Tahmin ve Yaşama Analizi Temelleri

Gerçek dünyadaki pek çok veri problemi, bir olayın ne zaman meydana geleceğini veya bir ölçütün zaman içinde nasıl değişeceğini tahmin etmeyi gerektirir ve bu da standart gerilemenin ötesinde özel teknikler gerektiriyor. Bu kurs, özel makine öğreniminin iki kritik alanında sağlam bir temel sağlar: zaman dizileri analizi ve hayatta kalma analizi. Temel veri kavramlarından, zaman içinde paternleri nasıl modelleyeceğinizi ve sonuçların henüz tamamen gözlemlenmediği sansürlenmiş verileri nasıl ele alacağınızı anlamaya geçeceksiniz. Bu programın sonunda, zamansal paternleri yorumlayacak ve gelecekteki sonuçları güvenle tahmin etmek için özel modeller uygulayacaksınız. Ne öğreneceksin: - Mevsimsellik, eğilimler ve gürültü de dahil olmak üzere zaman dizileri verilerinin temel bileşenlerini anlamak. - Tarihsel paternlere dayalı gelecek değerleri tahmin etmek için istatistiksel modeller uygulayın. - Belirli bir olayın meydana gelmesi için gereken zamanı tahmin etmek için hayatta kalma analizi kavramlarını öğren. - Sansüre uğramış verileri gerçek dünya senaryolarında doğru sonuç çıkarımı sağlamak için etkili bir şekilde yönetir. - Modern onaylama teknikleri ve tanısal testler kullanarak model varsayımlarını doğrulamak. - Mevcut endüstri standart kütüphaneleri ve iş akışlarını kullanarak veri hazırlama ve modelleme uygulaması. Müfredat, hem tahmin hem de olay zaman analizi için özel modelleme teknikleri ile ilerlemeden önce temel terminoloji ve istatistiksel temellerle başlar.Yazılı açıklamalar ve teorik kavramları güçlendirmek için tasarlanmış kod tabanlı egzersizler yoluyla pratik uygulamaları keşfedeceksiniz. Bu ders, araçlarını genişletmek isteyen veri bilimi ve makine öğrenimi alanındaki yeni başlayanlar için tasarlanmıştır; zamana bağlı verilerle ilgili önceden bir deneyim gerekmez. Özel veri modelleme uzmanlığınızı bugünden inşa etmeye başlayın.