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Predicción de Series Temporales
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- Опубліковано 1 вер 2020
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En este vídeo vemos como aplicar Redes Neuronales Recurrentes para la predicción de serie temporales.
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![TUTORIAL]Forecasting de series temporales (ETS, ARIMA ..) + predicción precio criptomonedas coinbase](/img/n.gif)
Otro video magistral
Primero felicitarte por el canal, es contenido muy bueno y, sobre todo, bien explicado; quisiera comentarte que estoy haciendo una red LSTM pero los inputs que tengo son datos de temperatura en matrices, es decir, una matriz de datos es el tiempo t, otra matriz es el tiempo t+1 y así sucesivamente, lo que estoy investigando es cómo implementar ello para que, con 24 tiempos, me prediga la temperatura del tiempo 25 como una matriz.
De antemano muchas gracias.
Hola Miguel, únete a discord y comentamos el problema !
Buenos días, muchas gracias por compartir tus conocimientos. Son de mucha utilidad. Una consulta podrías por favor realizar un tutorial cuando las variables son espaciales? Ejemplo predecir un delito en el tiempo y las variables son el tipo de delito, la fecha, latitud y longitud. Saludos desde Argentina
Hola, muy bueno el video. No tiendo mucho esto de redes neuronales, suelo realizar predicciones por modelos ARIMA, pero suele ser bastante tedioso encontrar el mejor modelo e incluso es fácil caer en sesgo
Cómo puedo realizar pronósticos de series de tiempo univariables
Que buen video.
Según tu predicción, cuando crees que se estrenará la sexta temporada de Peaky Blinders?
Encontré una joya de canal
Amigo, tienes algún libro para consultar? No importa si es un poco teórico, soy ing matemático
una consulta como puedo hacer algoritmo para predicción de temperatura en una fecha utilizando weka
Muy buena explicacion!!!
Tengo una pregunta, como aplico redes neuronales para predecir y/o completar series de datos temporales a partir de varias variables y no solo de una...
@@juansensio Muchas gracias por la respuesta, efectuaré el ejercicio según me indicas... si fuera posible seria bueno hagas un video de apoyo al respecto...
Sigue así, tienes buen contenido, saludos desde Bolivia!!!
Con esto puedo predecir cuando continuaran animando Hunter x Hunter?
Ayudó
Alguna recomendación para implementarlo en R?
Hola, felicitaciones por el excelente video. Por favor podrías ayudarme sobre como proceder con la predicción de series temporales con multiples variables, por ejemplo la predicción de la demanda de agua de fuentes mensualizadas como: consumos mensuales, caudales de ingreso y salida, y datos meteorológicos.
Puedes añadir todas las variables que necesitas a la entrada, igual que en una red neuronal normal y corriente. Los tensores serán de dimensions [batch size, longitud de la secuencia, número de variables], en el ejemplo el número de variables es 1 pero puedes usar todas las que necesites.
capo
hola hola. como graficarias la loss function???
Hola muy interesante la manera de enseñar. Sin embargo vengo investigando por varios lados y no consigo obtener respuesta con el siguiente problema.
Tengo una red entrenada con datos de ventas (por poner un ejemplo) diarias, que abarca un historico de enero de 2010 a diciembre de 2019. OK! Ahora bien, se supone que guardo mi modelo. Yo quiero saber, como podria hacer proyecciones o predicciones para febrero de 2020?. supongamos que yo , tengo los datos de ventas de enero de 2020. Pero quiero que, en base a esos datos, mi modelo (ya que se supone que detecta patrones), me haga una proyeccion para el mes de febrero. En otro lado lei que el modelo en produccion si o si necesitara de toooodo el historico para hacer la prediccion, lo cual me parece poco util y costoso computacionalmente, pasarle al modelo que ya esta "listo", un historico de 2010 a enero de 2020... No se si logre hacerme entender.. Saludos!
Pues precisamente en este vídeo hacemos esto mismo, por lo que si sigues los pasos lograrás tu objetivo. Normalmente el modelo necesita una ventana de datos para la predicción (eso lo eliges tú) y te da tantos valores a futuro como quieras.
Buenas, si se quiere hacer predicción sobre una serie temporal, le meteriamos una sola serie a la RNN? Es que en tu ejemplo cual es el objetivo? predecir 7000 series independientes simultáneamente? O si tengo una sola serie temporal (pongamos muy larga) , seria como si me construyera 7000 subventanas de tamaño 51 (con un X (¿1?) pasos corridos cada una), para intentar predecir con 50 "lags", el valor 51? o tampoco eso? No sé si entiendes mi confusión.
La configuración de tus entradas dependerá de tu problema, puedes plantearlo de muchas formas diferentes. Si tienes series muy largas pues tendrás que cortarlas a una longitud que tenga sentido (un año, un mes, un dia?) y hacer las predicciones que necesites (un año, un mes, dia?)🤷♂️ En cualquier caso necesitaras de muchos ejemplos para poder entrenar un modelo decente.
@@juansensio Gracias por la respuesta! o sea mi pregunta es porque tienes 7000 series en la muestra de entrenamiento. Es decir, hay algo que no he acabado de entender del enfoque de como usar una RNN creo. Es decir, lo usual (que no siempre claro) en series temporales es coger una única serie (pongamos la temperatura media diaria registrada durante el ultimo año, serie de 365 puntos) y predecir la temperatura en el dia 365+1 (o +x). Con esta casuística que te pongo, mi muestra de entrenamiento para la RNN no tendria solamente 1 ejemplo con el que entrenar? o como se lo debería meter a la RNN?
Son 7000 porque es un ejemplo, en tu caso si solo tienes una serie temporal no podrás hacer mucho. Necesitarías ejemplos de varios años, varias ciudades... O si usas menos dias como ventana de predicción, puedes sacar varias muestras de la misma.
@@juansensio Ah vale, con eso ultimo que me has dicho ya me has confirmado la duda! Gracias. Tu canal es de una alta calidad, no hay duda de eso!
que fuera la llevas bro