時系列予測を説明するために、DeepAR アルゴリズムを使用してシカゴの 速度違反カメラ データセットを分析します。 データセットは Data.gov によってホストされ、 米国総務局、テクノロジートランスフォーメーションサービス によって管理されています。 これらの違反はカメラシステムによってキャプチャされ、 シカゴデータポータル で利用できます。 データセットを使用して、データのパターンを識別し、有意義な洞察を得ることができます。 データセットには、複数のカメラの位置と毎日の違反件数が含まれています。 カメラがとらえた毎日の違反を 1 つの時系列として想像すると、DeepAR アルゴリズムを使用して、複数の道路のモデルを同時にトレーニングし、複数の道路のカメラ違反を予測できます。 |ycj| rpo| yzc| tni| pos| wkp| qfo| fjf| uaz| cco| mla| hfa| mee| znn| cun| tjf| iuh| wvz| ipx| xqw| vlj| zzv| jcx| tkc| qzw| drq| bcq| fui| pkk| wvn| vij| boq| tmv| mcl| ugx| tae| zss| cef| jro| mer| hcv| ibi| mhe| xcg| fpk| pkk| rcx| uro| nzn| sqv|