# समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय

समय श्रृंखला पूर्वानुमान क्या है? यह अतीत के रुझानों का विश्लेषण करके भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के बारे में है।

## क्षेत्रीय विषय: वैश्विक बिजली उपयोग ✨

इन दो पाठों में, आपको समय श्रृंखला पूर्वानुमान से परिचित कराया जाएगा, जो मशीन लर्निंग का एक अपेक्षाकृत कम ज्ञात क्षेत्र है, लेकिन फिर भी उद्योग और व्यापार अनुप्रयोगों के लिए बेहद मूल्यवान है, अन्य क्षेत्रों के अलावा। जबकि न्यूरल नेटवर्क का उपयोग इन मॉडलों की उपयोगिता बढ़ाने के लिए किया जा सकता है, हम इन्हें पारंपरिक मशीन लर्निंग के संदर्भ में अध्ययन करेंगे क्योंकि मॉडल अतीत के आधार पर भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं।

हमारा क्षेत्रीय ध्यान दुनिया में विद्युत उपयोग पर है, जो भविष्य के विद्युत उपयोग की भविष्यवाणी करने के लिए अतीत के लोड पैटर्न के आधार पर सीखने के लिए एक दिलचस्प डेटासेट है। आप देख सकते हैं कि इस प्रकार का पूर्वानुमान व्यावसायिक वातावरण में कितना सहायक हो सकता है।

![electric grid](../../../translated_images/electric-grid.0c21d5214db09ffae93c06a87ca2abbb9ba7475ef815129c5b423d7f9a7cf136.hi.jpg)

[Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) द्वारा राजस्थान में सड़क पर विद्युत टावरों की तस्वीर [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) पर।

## पाठ

1. [समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय](1-Introduction/README.md)
2. [ARIMA समय श्रृंखला मॉडल बनाना](2-ARIMA/README.md)
3. [समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए सपोर्ट वेक्टर रिग्रेसर बनाना](3-SVR/README.md)

## श्रेय

"समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय" ⚡️ के साथ [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) और [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) द्वारा लिखा गया था। नोटबुक्स पहली बार ऑनलाइन [Azure "Deep Learning For Time Series" repo](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting) में दिखाई दिए, जो मूल रूप से Francesca Lazzeri द्वारा लिखे गए थे। SVR पाठ [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD) द्वारा लिखा गया था।

**अस्वीकरण**:
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