Прогнозирование временных рядов — полезный метод науки о данных, который можно применять в самых разных отраслях и областях. Вот руководство по началу работы с основными концепциями, лежащими в его основе. Прогнозирование временных рядов — это задача прогнозирования будущих значений на основе исторических данных. Примеры из разных отраслей включают прогнозирование погоды, объемов продаж и цен на акции. Совсем недавно он был применен для прогнозирования ценовых тенденций для криптовалют, таких как биткойн и эфириум...

Нейронные сети для прогнозирования временных рядов: Нейронные сети, такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), хорошо подходят для обработки последовательных данных, включая временные ряды1. Для прогнозирования временных рядов можно использовать различные архитектуры нейронных сетей, включая RNN. Пример создания нейронной сети для прогнозирования временного ряда описан в этом блоге (на русском языке). Вам может быть интересно ознакомиться с этим материалом. Инструменты для написания нейросетей: Для создания нейронных сетей вам понадобятся инструменты и библиотеки...