Descrizione
OBIETTIVI
Costruire un modello in grado di fare forecasting su una serie temporale (es. andamento azionario, andamento delle vendite), e ottenere le risposte del modello direttamente da un indirizzo web!
REQUISITI
Buona conoscenza del linguaggio Python
Basi metodologiche del Machine Learning
PROGRAMMA (8 ore)
- Introduzione
- Esempi di applicazioni
- Vantaggi e svantaggi di queste tecniche
- Librerie open source a disposizione
- Ripasso metodologia del Machine Learning
- Tecniche classiche (con Statsmodels e Prophet)
- ARIMA
- VAR
- Deep Learning (con TensorFlow/Keras)
- Reti ricorrenti semplici
- LSTM / GRU
- Pratica
- Caricamento dataset
- Preparazione dati
- Addestramento
- Validazione
- Messa in produzione
MODALITA’
Il corso è orientato alla pratica, dopo una rapida presentazione teorica dei concetti si passa subito agli esercizi. Ogni partecipante dovrà avere a disposizione un computer. Dato che ogni persona ha i suoi ritmi di apprendimento, i partecipanti che avranno difficoltà saranno supportati nel completamento dell’esercizio, mentre quelli che riescono prima saranno invitati a realizzare delle variazioni.
