Ce cours est le deuxième d'une spécialisation pour l'apprentissage automatique pour les fondamentaux de la chaîne d'approvisionnement. Dans ce cours, nous explorons tous les aspects des séries temporelles, en particulier pour la prédiction de la demande. Nous commencerons par nous familiariser avec les concepts de base des séries temporelles, notamment la stationnarité, la tendance (dérive), la cyclicité et la saisonnalité. Ensuite, nous analyserons les méthodes de corrélation en relation avec les séries temporelles (autocorrélation). Dans la seconde moitié du cours, nous nous concentrerons sur les méthodes de prédiction de la demande à l'aide de séries temporelles, telles que les modèles autorégressifs. Enfin, nous terminerons par un projet de prédiction de la demande à l'aide de modèles ARIMA en Python.
Prévision de la demande à l'aide de séries temporelles
Ce cours fait partie de Spécialisation L'apprentissage automatique pour les chaînes d'approvisionnement
Instructeurs : Rajvir Dua
3 358 déjà inscrits
Inclus dans le site
(26 avis)
Expérience recommandée
Ce que vous apprendrez
Construire des modèles ARIMA en Python pour prédire la demande
Développer le cadre pour des réseaux neuronaux plus avancés (tels que les LSTM) en comprenant l'autocorrélation et les modèles autorégressifs.
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : Programmation en Python
- Catégorie : Moyenne mobile intégrée autorégressive (ARIMA)
- Catégorie : Séries chronologiques
- Catégorie : Apprentissage automatique
- Catégorie : Prévision de la demande
Détails à connaître
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5 devoirs
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Il y a 4 modules dans ce cours
Dans ce module, nous allons nous familiariser avec les séries temporelles en Python. Nous commencerons par nous familiariser avec la place des séries temporelles dans le paysage de l'apprentissage automatique. Ensuite, nous découvrirons les principaux types de séries temporelles et leurs facteurs distinctifs, notamment la période, la fréquence et la stationnarité. Après avoir appris à tracer des séries temporelles en Python, nous explorerons les différences entre la saisonnalité et la cyclicité.
Inclus
7 vidéos3 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
Dans ce module, nous nous pencherons sur les notions d'autocorrélation et d'indépendance. Nous commencerons par étudier les mathématiques de la corrélation et la manière dont elle peut être utilisée pour caractériser la relation entre deux variables. Ensuite, nous définirons sa relation avec l'indépendance et expliquerons où ces idées peuvent être utilisées. Enfin, nous combinerons la corrélation avec les attributs des séries temporelles, tels que la tendance, la saisonnalité et la stationnarité, pour obtenir l'autocorrélation. Nous verrons à la fois la théorie qui sous-tend l'autocorrélation et la manière de la coder en Python.
Inclus
8 vidéos2 lectures2 devoirs1 sujet de discussion
Dans ce module, nous commencerons par revoir certains des concepts de base de la régression linéaire. Ensuite, nous étendrons ces connaissances à la régression décalée, un moyen efficace d'utiliser les techniques de régression sur les séries temporelles. Une fois que nous aurons acquis de solides connaissances en matière de régression de base et de régression décalée, nous explorerons des méthodes modernes telles que l'ARIMA (moyenne mobile intégrée autorégressive). Tout cela permet de construire le cadre de modèles d'apprentissage automatique plus avancés, tels que les LSTM (réseau de mémoire à long terme).
Inclus
4 vidéos1 lecture1 devoir1 devoir de programmation1 sujet de discussion1 laboratoire non noté
Dans le projet de fin d'études, nous ferons des prévisions de la demande à l'aide de modèles ARIMA.
Inclus
1 devoir de programmation1 laboratoire non noté
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Révisé le 12 sept. 2022
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