msb-public
/
ML-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from 'amynic-patch-1'
${ noResults }
ML-For-Beginners/translations/tr/7-TimeSeries
History
Pikachú 9e189e28e2
updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 		8 months ago
..
1-Introduction updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 8 months ago
2-ARIMA updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 8 months ago
3-SVR updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 8 months ago
README.md updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 8 months ago

README.md
Escape

Zaman Serisi Tahminine Giriş

Zaman serisi tahmini nedir? Geçmişin trendlerini analiz ederek gelecekteki olayları tahmin etmekle ilgilidir.

Bölgesel konu: dünya çapında elektrik kullanımı ✨

Bu iki derste, makine öğreniminin biraz daha az bilinen, ancak endüstri ve iş uygulamaları gibi alanlar için son derece değerli olan bir alanı olan zaman serisi tahmini ile tanışacaksınız. Sinir ağları bu modellerin faydasını artırmak için kullanılabilirken, biz onları klasik makine öğrenimi bağlamında inceleyeceğiz çünkü modeller geçmişe dayanarak gelecekteki performansı tahmin etmeye yardımcı olur.

Bölgesel odağımız dünya çapında elektrik kullanımıdır, geçmiş yük desenlerine dayanarak gelecekteki güç kullanımını tahmin etmeyi öğrenmek için ilginç bir veri setidir. Bu tür bir tahminin iş ortamında son derece yararlı olabileceğini görebilirsiniz.

elektrik şebekesi

Fotoğraf Peddi Sai hrithik tarafından Rajasthan'daki bir yolda elektrik kuleleri üzerine Unsplash üzerinde çekilmiştir.

Dersler

  1. Zaman serisi tahminine giriş
  2. ARIMA zaman serisi modelleri oluşturma
  3. Zaman serisi tahmini için Destek Vektör Regresörü oluşturma

Katkıda Bulunanlar

"Zaman serisi tahminine giriş" ⚡️ ile Francesca Lazzeri ve Jen Looper tarafından yazılmıştır. Not defterleri ilk olarak Azure "Deep Learning For Time Series" repo'da Francesca Lazzeri tarafından yazılmış olarak çevrimiçi olarak ortaya çıktı. SVR dersi Anirban Mukherjee tarafından yazılmıştır.

Feragatname: Bu belge, makine tabanlı yapay zeka çeviri hizmetleri kullanılarak çevrilmiştir. Doğruluk için çaba göstersek de, otomatik çevirilerin hata veya yanlışlıklar içerebileceğini lütfen unutmayın. Belgenin orijinal dili, yetkili kaynak olarak kabul edilmelidir. Kritik bilgiler için profesyonel insan çevirisi önerilmektedir. Bu çevirinin kullanımından doğabilecek herhangi bir yanlış anlama veya yanlış yorumlamadan sorumlu değiliz.