Previsione e Analisi delle Serie Temporali con Vertex AI

La previsione accurata è fondamentale per le aziende che prevedono la domanda, le vendite o le esigenze di risorse, ma la costruzione di modelli di serie temporali scalabili può essere complessa. Questo corso scritto ti guida nell'utilizzo di Vertex AI per progettare e implementare soluzioni di previsione pronte per la produzione. Passerai dalla comprensione dei concetti di base delle serie temporali alla strutturazione dei dati, all'addestramento di modelli di previsione avanzati e alla loro implementazione per generare previsioni attuabili. Cosa imparerai: Comprendere i concetti fondamentali delle serie temporali, inclusi trend, stagionalità e modelli di sequenza; Preparare e strutturare i dati storici specificamente per i flussi di lavoro di previsione di machine learning; Configurare e addestrare modelli di previsione utilizzando AutoML e pipeline di addestramento personalizzate in Vertex AI; Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche chiave come MAE, RMSE e MAPE; Implementare modelli di previsione addestrati su endpoint per previsioni batch e in tempo reale; Applicare pratiche MLOps moderne per monitorare il drift del modello e automatizzare le esecuzioni delle pipeline. Inizierai con definizioni fondamentali e requisiti di preparazione dei dati, quindi progredirai attraverso la configurazione, la valutazione e l'implementazione del modello. Questo corso è progettato per principianti, analisti di dati e sviluppatori che desiderano espandere il proprio toolkit di machine learning, senza prerequisiti avanzati richiesti. Inizia a leggere oggi per padroneggiare la previsione di serie temporali basata su cloud.