คอร์สนี้เหมาะสำหรับผู้เริ่มต้นศึกษา AI “Machine Learning for Time Series Forecasting” เป็นหลักสูตรที่เน้นการเรียนรู้เกี่ยวกับการใช้เทคนิคและโมเดล Machine Learning ในการทำนายอนุกรมเวลา (Time Series Forecasting) ให้เข้าใจได้ง่าย และใช้ไลบรารี Scikit-learn, tensorflow.keras ซึ่งเป็นไลบรารียอดนิยมสำหรับ Machine Learning ซึ่งเป็นกระบวนการที่สำคัญในการวิเคราะห์และทำนายข้อมูลที่มีลำดับเวลาอย่างชัดเจน เช่น ข้อมูลการเงิน, ราคาหุ้น, อุณหภูมิ, และอื่น ๆ
** Source Code ทั้งหมดอยู่ในส่วนสุดท้าย ศึกษาและเรียนรู้ไปพร้อมๆ กันได้เลย
เน้นทฤษฎีและพื้นฐานของ Time Series: ในส่วนนี้จะเรียนรู้เกี่ยวกับความหมายของอนุกรมเวลา, ลักษณะของข้อมูลอนุกรมเวลา, และความสำคัญของการทำนายอนุกรมเวลา
เทคนิคและโมเดล Machine Learning สำหรับ Time Series Forecasting: จะศึกษาเกี่ยวกับเทคนิคทางการเรียนรู้ของ Machine Learning ที่นำมาใช้ในการทำนายอนุกรมเวลา เช่น การใช้แบบจำลองของ Neural Networks, LSTM (Long Short-Term Memory)
การประยุกต์ใช้งาน: นอกจากทฤษฎีและเทคนิคการเรียนรู้แล้ว ยังจะได้ฝึกการประยุกต์ใช้งานที่จริงด้วยการวิเคราะห์และทำนายข้อมูล Time Series จากชุดข้อมูลจริง เช่น การทำนายราคาหุ้น
การวิเคราะห์ผลและการประเมินโมเดล: หลักสูตรนี้จะฝึกทักษะในการวิเคราะห์ผลลัพธ์จากโมเดลการทำนาย รวมถึงเทคนิคในการปรับปรุงโมเดลเพื่อให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
