柏林机器学习自动化时间序列预测 MeetUp

资源摘要信息:"AutoML-for-Timeseries-Forecasting-Berlin-MeetUp" 本次分享会的主题为"AutoML-for-Timeseries-Forecasting-Berlin-MeetUp"，主讲内容是关于自动化机器学习（AutoML）在时间序列预测中的应用。AutoML是一种简化机器学习模型构建过程的工具，旨在为用户自动选择合适的模型和超参数，从而快速生成高质量的机器学习模型。这种技术尤其适用于对数据科学不太熟悉的用户，因为它可以快速让他们入门机器学习。对于有经验的数据科学家来说，AutoML可以帮助他们提高生产率，更快地生成高质量的模型，节省了手动指定参数和组合运行训练工作的时间。 一、机器学习自动化介绍 1. 自动化机器学习（AutoML）概念：AutoML是一种旨在通过自动化模型和超参数选择过程，帮助用户快速构建高质量机器学习模型的技术。 2. 适用场景：适用于数据分析入门者和有经验的数据科学家。 3. 用户体验：对于入门者，AutoML简化了机器学习模型的构建，省去了复杂的模型选择和超参数调整步骤。对于资深数据科学家，AutoML通过智能化的模型和超参数选择，提高了模型构建的效率。 二、自动化机器学习（AutoML）的工作原理 1. 数据准备：用户需要准备好标记的数据集。 2. 自动化过程：AutoML接受数据集，然后自动进行模型选择和超参数调优。 3. 结果展示：生成可以用于预测的高质量机器学习模型。 4. 可视化和性能分析：提供对训练作业的可见性和访问权限，以及对模型性能特征的分析，帮助用户进一步优化模型。 三、AutoML支持的执行环境 1. 使用计算实例进行设置：可在Azure虚拟机中基于Jupyter的笔记本上设置AutoML。 2. 计算实例设置步骤： a. 打开Jupyter Notebook。 b. 选择计算实例。 c. 点击新建计算实例。 四、Jupyter Notebook的标签说明 标签"JupyterNotebook"指的是Jupyter Notebook，这是一种开源的Web应用程序，允许用户创建和共享包含代码、可视化和文本的文档。Jupyter Notebook广泛用于数据清洗和转换、数值模拟、统计建模、数据可视化、机器学习等多个领域。它是AutoML工具常用的操作平台之一，为用户提供了一个交互式的工作环境，便于进行数据分析和实验。 五、压缩包文件内容解析 文件名称列表为"AutoML-for-Timeseries-Forecasting-Berlin-MeetUp-main"，提示该压缩包内包含了关于在柏林举行的AutoML主题分享会的相关资料。主要内容可能包括讲义、演示代码、案例研究、交互式Jupyter Notebook文件等，这些内容是为了让参与者能够更好地理解和掌握时间序列预测中AutoML的应用。 综上所述，本次分享会主要介绍了AutoML在时间序列预测中的应用，强调了其在简化机器学习流程方面的优势，如何服务于不同层次的用户，并通过Jupyter Notebook这一工具进行操作演示。通过本次分享，参与者可以获得机器学习模型构建的自动化经验，以及对于时间序列预测的深入理解。