Прогнозирование с помощью TensorFlow 2.0 Временные ряды, связанные с бизнесом, часто являются непостоянными или дискретными процессами, основанными на времени. С практической точки зрения компаниям может быть полезно знать или иметь возможность количественно оценить, когда временной ряд будет на пике или минимуме в будущем. Цель состоит в том, чтобы зафиксировать тенденции и периодические модели и спрогнозировать сигнал для ›1 выборки в будущем. Пример записной книжки доступен в разделе..