在企业AI应用的过程中，经常出现依据当前获取的数据，对未来趋势进行预测的需求。如快消领域，基于过去一段时间的销量数据，对未来产品的销量变化进行预测，从而指导生产与市场策略就是一个我们身边普遍存在例子；另外在智慧交通领域，路面信息复杂，如何基于历史交通数据，对路段的未来车流量进行预测，做到提示出行时间、路况变化预警，不仅关乎人们的日常生活，也是探索智慧城市建设时的一项重要基础设施。而实现对未来趋势的预测，就需要依赖机器学习的时序预测模型的开发与应用。

然而，在传统开发过程中，打造一个机器学习模型要经过数据清洗、整合、缺失值处理、特征工程、调参等漫漫长路，抛开具体操作，这里面每一个环节都需要从对专业术语的理解学起，更不要说真正完成开发，小白选手要读的论文和走的弯路连起来都可以绕地球一圈，字里行间大写的两个字：“劝退”。

为了帮助企业应用级开发者解决这一问题，百度 EasyDL 零门槛 AI 开发平台在机器学习方向推出了表格数据预测与时序预测模型。一如EasyDL简单易用的产品理念，用户仅需在平台内上传本地csv数据，通过点选操作，无需代码，就可以获得高精度机器学习预测模型，数据清洗、特征工程、参数调优、模型部署等全部自动化完成。

那么，EasyDL的表格数据预测与时序预测模型在企业中有哪些应用场景、其背后有哪些核心技术、具体在平台又应如何操作？

今晚，EasyDL零门槛AI开发实训营迎来收官一课：【结构化数据建模与交通流量预测实战】，详细讲解表格预测与时序预测两大重点模型，从业务应用深入到技术解析，配合模型交通流量预测模型开发实战，一小时实现机器学习模型从零到一突破！

——课程大纲——

表格数据预测与时序预测常见算法与应用场景解读

手把手实战开发：构建交通流量预测模型

模型部署：公有云API部署与调用

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