使用 RapidMiner 9.8 以上版本實作時間序列預測問題 進階線上研討會

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時間序列常見於收益預測、庫存研究、普查分析、銷售預估、人資流失、預算分析、品質/良率預估及能源負載預估等應用中；使用 RapidMiner 9.8 以上的版本，來實作時間序列分析與預測，將比以往更快、更簡單。 RapidMiner Studio 原本已經包含了一個以 Windowing Operator 為核心的時間序列模組，用戶可以透過簡易的參數，嘗試各式各樣的數據轉換、並利用雜訊去除、頻譜分析及參數調教等功能，進行傳統的時間序列分析與預測。

為了超越傳統方式，邁向機器學習的架構，RapidMiner 在 9.8 以後添加了 Process Windows, Forecast Validation, Multi Horizon Forecast, Multi Horizon Performance 等運算子，不僅可以將時間序列的數據轉為適合機器學習技術的數據集，進行建模、驗證與預測，更可以結合 RapidMiner 的所有功能來優化模型的預測績效。

希望藉由此次線上研討會，與會者能夠體會到如何利用 RapidMiner 9.8+ 簡單快速地完成以機器學習為基礎的時間序列分析與預測。

活動時間 :
2021/06/24 (四)  14:00-15:00

講師介紹 : 李永嘉博士曾經在密西根大學安那堡校區教了六年的計算機課程，也在紐澤西的 AT&T Labs 帶過數十人的研發團隊，回來台灣後擔任過明基西門子手機的亞洲研發總監，這些年來專注於雲端運算，大數據分析與機器學習方面的顧問工作。

* 本活動需事先報名，報名完成後將於活動前一天寄發活動登入連結，歡迎業界先進及學者報名參加。想了解更多相關訊息，歡迎按?追蹤"RapidMiner 人工智慧機器學習平台"粉絲專頁。

2021.06.24

14:00-15:00

本研討會採網路 Live 直播

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