serie temporali

Semi-Supervised Time Series Learning (S4L): analisi di serie temporali L'apprendimento semi-supervisionato su serie temporali (S4L) rappresenta un'area di ricerca molto promettente nel campo del machine learning. Questo metodo combina dati etichettati e non etichettati per migliorare la qualità dei modelli predittivi, soprattutto quando le etichette sono costose o difficili da ottenere. In questo articolo, esploreremo [...]

Reti Neurali Ricorrenti (RNN) Le Reti Neurali Ricorrenti (Recurrent Neural Networks – RNN)  sono utilizzate in dati sequenziali, come il linguaggio naturale o serie temporali. Sono in grado di mantenere uno stato interno, consentendo loro di catturare dipendenze a lungo termine nei dati. Le Reti Neurali Ricorrenti (RNN), notevolmente utilizzate nell’ambito del deep learning, sono [...]

Algoritmi di apprendimento su serie temporali: ARIMA e Prophet L'analisi delle serie temporali è una branca cruciale della scienza dei dati che si concentra sull'interpretazione di dati sequenziali registrati a intervalli regolari di tempo. Il trattamento di tali dati è essenziale in molteplici settori, come la finanza, la meteorologia, l'economia, e la gestione della catena [...]