Vertex AI Forecasting and Time Series Analysis

La previsión precisa es fundamental para las empresas que predicen la demanda, las ventas o las necesidades de recursos, pero la creación de modelos escalables de series temporales puede ser compleja. Este curso escrito lo guiará a través del uso de Vertex AI para diseñar y desplegar soluciones de pronóstico listas para producción. Pasará de comprender los conceptos básicos de series temporales a estructurar datos, entrenar modelos de pronóstico avanzados y desplegarlos para generar predicciones procesables. Lo que aprenderá: * Comprender los conceptos centrales de series temporales, incluida la tendencia, la estacionalidad y los modelos de secuencia; * Preparar y estructurar datos históricos específicamente para flujos de trabajo de pronóstico de machine learning; * Configurar y entrenar modelos de pronóstico utilizando AutoML y pipelines de entrenamiento personalizados en Vertex AI; * Evaluar el rendimiento del modelo utilizando métricas clave como MAE, RMSE y MAPE; * Desplegar modelos de pronóstico entrenados en endpoints para predicciones por lotes y en tiempo real; * Aplicar prácticas modernas de MLOps para monitorear la deriva del modelo y automatizar la ejecución de pipelines. Comenzará con definiciones fundamentales y requisitos de preparación de datos, luego progresará a través de la configuración, evaluación y despliegue del modelo. Este curso está diseñado para principiantes, analistas de datos y desarrolladores que buscan expandir su conjunto de herramientas de machine learning, sin requerir conocimientos avanzados previos. Comience a leer hoy mismo para dominar la previsión de series temporales basada en la nube.