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大规模时序预测与MLOps部署

共计 30 章节
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01
课程导入
学习目标 · 课程结构 · 适用人群
课程导入学习目标
02
时序数据基础
时间序列定义 · 成分（趋势 · 季节
时序数据基础时间序列定义
03
时序数据预处理
缺失值处理 · 异常值检测 · 重采样
时序数据预处理缺失值处理
04
经典统计模型
AR · MA · ARMA
经典统计模型AR
05
指数平滑与状态空间模型
Holt-Winters · ETS · 状态空间表示
指数平滑状态空间模型
06
机器学习方法
特征工程（滞后特征 · 滚动统计 · 日历特征）
机器学习方法特征工程
07
深度学习基础
RNN · LSTM · GRU的原理
深度学习基础RNN
08
现代深度时序模型
TCN · Transformer · Informer
现代深度时序模型TCN
09
概率预测与不确定性量化
分位数回归 · 区间预测 · 贝叶斯方法
概率预测不确定性量化
10
多步预测策略
递归预测 · 直接预测 · 多输出预测
多步预测策略递归预测
11
多变量与多序列预测
外生变量处理 · 全局模型（Global Model） · 局部模型（Local Model）
多变量多序列预测
12
大规模数据挑战
数据存储 · 分布式计算（Spark · Dask）
大规模数据挑战数据存储
13
模型训练与调优
超参数优化（网格搜索 · 贝叶斯优化） · 早停
模型训练调优
14
模型评估与验证
时序交叉验证（TimeSeriesS… · 滚动窗口评估 · 误差指标（MAE
模型评估验证
15
MLOps基础
MLOps定义 · 生命周期 · 与传统软件工程的区别
MLOps定义
16
实验管理
实验跟踪（MLflow · Weights & Biases） · 配置管理
实验管理MLflow
17
模型注册与版本管理
模型仓库 · 模型版本控制 · 模型血缘
模型注册版本管理
18
模型部署模式
在线推理（REST/gRPC） · 批量推理 · 流式推理
模型部署模式REST/gRPC
19
模型服务化
使用FastAPI · Flask · TensorFlow Serving
模型服务化FastAPI
20
模型监控与漂移检测
数据漂移 · 概念漂移 · 预测漂移
模型监控漂移检测
21
模型再训练与自动重训
定期重训 · 触发式重训 · 增量学习
模型再训练自动重训
22
端到端MLOps流水线
使用Airflow · Kubeflow · Prefect
MLOps端到端
23
云平台与容器化
Docker · Kubernetes · AWS SageMaker
云平台容器化
24
案例实战
电商销量预测——从数据探索 · 特征工程 · 模型选择到部署上线的完整流程
案例实战电商销量预测
25
案例实战
云资源监控指标预测——大规模多指标时… · 以及自动扩缩容场景
案例实战云资源监控指标预…
26
案例实战
金融时序预测——股票/汇率/风险指标… · 处理非平稳性与高噪声 · 以及合规要求
案例实战金融时序预测
27
常见问题与解决方案
数据泄露 · 过拟合 · 滞后性
常见问题解决方案
28
性能优化与成本控制
模型压缩 · 量化 · 剪枝
性能优化成本控制
29
综合项目
从零构建一个大规模时序预测系统 · 包含数据管道 · 模型训练
综合项目从零构建一个大规…
30
前沿趋势与进阶方向
大模型在时序预测中的应用 · 基础时序模型 · 自动化机器学习（AutoML）
前沿趋势进阶方向