Признаки
Подготовить данные, известные на момент прогноза.
Прогнозирование с помощью машинного обучения
Узнайте, как применять модели для оценки будущих или неизвестных значений.
В чём состоит навык
Прогнозирование с помощью машинного обучения — использование модели, обученной на данных, для оценки неизвестного значения или события.
В каких профессиях пригодится навык
Эти профессии связаны с навыком в каталоге KURSEZ. Конкретные задачи зависят от специализации и места работы.
Связанные профессии
Где пригодится
Модель
Обучить или применить подходящий метод.
Проверка
Оценить ошибки на отложенных примерах.
Подготовка, навыки и инструменты
Определите показатель, момент прогноза и данные, доступные к этому моменту.
Связанные навыки
Связанные инструменты
Курсы для развития навыка «Прогнозирование с помощью машинного обучения»
ProductStarData Science: быстрый старт
Мини-курс ProductStar об основах Data Science: Python, работа с таблицами, визуализация, машинное обучение и учебные задачи прогнозирования.
19 900 ₽
При оплате частями
1 990 ₽ / мес. · 10 мес.
GeekBrainsMachine Learning Engineer
Совместная программа GeekBrains и Skillbox посвящена машинному обучению, нейросетям, обработке текста и изображений. Два дополнительных медицинских раздела школа относит к индивидуальным тарифам.
Цена на сайте
Стоимость курса
Что важно знать о навыке «Прогнозирование с помощью машинного обучения»
Модель прогнозирования использует доступные признаки для оценки неизвестного результата. Например, учебная регрессионная модель может оценивать численный показатель по свойствам объекта или прошлым наблюдениям.
Прогноз зависит от качества данных и предположений и не является гарантией будущего результата. В задачах со временем нельзя незаметно использовать информацию, которая появится только после момента прогноза; ошибки проверяют на соответствующем отложенном периоде.
Для практики возьмите учебные данные и сравните прогноз модели с простым постоянным ориентиром. Оцените ошибки на отложенных примерах и опишите условия, при которых вывод может перестать работать.