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En esta publicación, veremos cómo realizar análisis de series temporales con TensorFlow.js y Node.js. El análisis de series de tiempo es una poderosa herramienta para comprender y predecir eventos futuros, y se usa ampliamente en campos como las finanzas, la economía, la meteorología y la ingeniería.
TensorFlow.js es una poderosa biblioteca de JavaScript para el aprendizaje automático, y Node.js es una popular plataforma del lado del servidor para ejecutar aplicaciones de JavaScript. Juntas, estas dos tecnologías se pueden utilizar para construir modelos sofisticados de series de tiempo.
En esta publicación, cubriremos los siguientes temas:
Al final de esta publicación, comprenderá bien cómo realizar un análisis de series de tiempo con TensorFlow.js y Node.js.
El análisis de series de tiempo es una técnica estadística para comprender y predecir eventos futuros. Los datos de series temporales son datos que se recopilan a lo largo del tiempo, como precios de acciones diarios, cifras de ventas mensuales o datos de temperatura anual.
El análisis de series de tiempo implica comprender cómo el pasado afecta el presente y cómo el presente afecta el futuro. Es una poderosa herramienta para hacer predicciones sobre eventos futuros y se puede utilizar en una amplia variedad de campos, como finanzas, economía, meteorología e ingeniería.
El análisis de series de tiempo es importante porque es una herramienta poderosa para comprender y predecir eventos futuros. Los datos de series temporales se pueden utilizar para comprender tendencias, hacer pronósticos y crear modelos predictivos.
El análisis de series de tiempo es particularmente importante en campos como las finanzas y la economía, donde las predicciones precisas pueden valer una gran cantidad de dinero. En campos como la meteorología y la ingeniería, el análisis de series temporales se puede utilizar para tomar decisiones que salvan vidas, como cuándo evacuar una ciudad en caso de un huracán o cuándo cerrar una central eléctrica en caso de una ola de calor. .
Los datos de series temporales son datos que se recopilan a lo largo del tiempo. Los datos de series temporales se pueden recopilar a intervalos regulares, como diarios, semanales, mensuales o anuales. Los datos de series temporales también se pueden recopilar a intervalos irregulares, como cada cinco minutos, cada hora o todos los días.
Los datos de series de tiempo se pueden representar de muchas maneras diferentes, como un gráfico de líneas, un gráfico de barras o una tabla.
Antes de realizar un análisis de series de tiempo, es importante preprocesar los datos. Los pasos de preprocesamiento pueden incluir la limpieza de los datos, la imputación de valores faltantes, la transformación de los datos y el escalado de los datos.
Limpiar los datos implica eliminar puntos de datos no válidos o incorrectos. Los puntos de datos no válidos pueden deberse a errores en la recopilación de datos, como mediciones incorrectas o entrada de datos incorrecta. Los puntos de datos no válidos también pueden deberse a valores atípicos, que son puntos de datos que están lejos del resto de los datos.
La imputación de valores faltantes implica reemplazar los puntos de datos faltantes con valores estimados. Los puntos de datos que faltan pueden deberse a errores en la recopilación de datos, como mediciones incorrectas o entrada de datos incorrecta. Los puntos de datos faltantes también pueden deberse a datos faltantes, como cuando los datos no se recopilan durante un cierto período de tiempo.
Transformar los datos implica cambiar el formato de los datos. Por ejemplo, transformar datos de una tabla a un gráfico de líneas. La transformación de los datos puede facilitar su visualización y comprensión.
Escalar los datos implica cambiar el rango de los datos. Por ejemplo, los datos que van de 0 a 100 se pueden escalar a datos que van de 0 a 1. Escalar los datos puede facilitar la comparación de puntos de datos y la creación de modelos.
TensorFlow.js es una potente biblioteca de JavaScript para el aprendizaje automático. TensorFlow.js se puede usar para crear modelos de series temporales, como modelos autorregresivos y redes neuronales recurrentes.
Los modelos autorregresivos son modelos de series temporales que predicen el futuro basándose en el pasado. Los modelos autorregresivos son un tipo de modelo de regresión.
Las redes neuronales recurrentes son modelos de series temporales que pueden aprender de los datos que se encuentran en una secuencia. Las redes neuronales recurrentes son un tipo de red neuronal.
Después de construir un modelo de series de tiempo, es importante evaluar el modelo. Las métricas de evaluación para los modelos de series temporales incluyen exactitud, precisión, recuperación y puntaje f1.
La precisión es el porcentaje de predicciones correctas. La precisión es el porcentaje de predicciones positivas correctas. El recuerdo es el porcentaje de casos positivos reales que se pronosticaron correctamente. La puntuación F1 es la media armónica de precisión y recuperación.
Interpretar un modelo de series de tiempo puede ser difícil. Los métodos comunes para interpretar modelos de series temporales incluyen la importancia de la permutación y los valores SHAP.
La importancia de la permutación es un método para interpretar modelos de aprendizaje automático. La importancia de la permutación es la diferencia en una métrica, como la precisión, antes y después de que se permuta una característica. Los valores SHAP son un método para interpretar modelos de aprendizaje automático. Los valores SHAP son la diferencia en una predicción, como una probabilidad, antes y después de que se incluya una característica.
Después de construir y evaluar un modelo de serie temporal, el modelo se puede usar para pronosticar eventos futuros. Pronosticar es el proceso de hacer predicciones sobre eventos futuros.
El pronóstico a menudo se realiza utilizando datos de series de tiempo. Los datos de series temporales se pueden utilizar para comprender tendencias, hacer predicciones y crear modelos.
El pronóstico se puede realizar utilizando una variedad de métodos, como modelos autorregresivos, redes neuronales recurrentes y descomposición de series temporales.
En esta publicación, analizamos cómo realizar análisis de series temporales con TensorFlow.js y Node.js. Hemos cubierto los siguientes temas:
Al final de esta publicación, comprenderá bien cómo realizar un análisis de series de tiempo con TensorFlow.js y Node.js.