Series temporales con Facebook’ Prophet y NeuralProphet

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Entrenar y optimizar un modelo de series temporales con Prophet

Entrenar y optimizar un modelo de series temporales con NeuralProphet

Funciones avanzadas de Prophet

Clock2 horas
BeginnerНачинающий
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En este proyecto aplicado y práctico aprenderás a utilizar Prophet y neuralProphet. Prophet es una de las librerías más avanzadas para predecir series temporales desarrollada por Facebook. Te enseñaremos a como entrenar un modelo con Prophet, a añadir regresores adicionales como periodos vacacionales y variables adicionales, a optimizarlo y a utilizarlo para realizar predicciones futuras. También aprenderemos a utilizar neuralProphet, que esta basada en modelos de deep learning. Al finalizar este curso habrás aprendido a entrenar tus propios modelos y a aplicarlos en tus propios proyectos.

Навыки, которые вы получите

  • Time Series
  • Machine Learning
  • Prophet
  • neuralprophet

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Introducción a las series temporales

  2. Tipos de modelos para predecir series temporales

  3. Preprocesamiento y transformación de datos

  4. Modelo de predicción y visualización de series temporales con Prophet

  5. Ejercicio aplicado. Entrenamiento del modelo de Prophet

  6. Validación del modelo de Prophet

  7. Ejercicio aplicado. Validación del modelo de Prophet

  8. Optimización del modelo (festivos, regresores...)

  9. Ajuste de hiperparametros en Prophet

  10. Ejercicio aplicado. Optimización del modelo de Prophet y visualización de los resultados

  11. Introducción a NeuralProphet

  12. Modelo para predicción de series de tiempo con NeuralProphet

  13. Ejercicio Aplicado con NeuralProphet

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Часто задаваемые вопросы

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