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.
37 lines
2.7 KiB
37 lines
2.7 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "61342603bad8acadbc6b2e4e3aab3f66",
|
|
"translation_date": "2025-09-05T15:27:33+00:00",
|
|
"source_file": "7-TimeSeries/README.md",
|
|
"language_code": "sw"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# Utangulizi wa utabiri wa mfululizo wa muda
|
|
|
|
Utabiri wa mfululizo wa muda ni nini? Ni kuhusu kutabiri matukio ya baadaye kwa kuchambua mwenendo wa zamani.
|
|
|
|
## Mada ya kikanda: matumizi ya umeme duniani ✨
|
|
|
|
Katika masomo haya mawili, utatambulishwa kwenye utabiri wa mfululizo wa muda, eneo ambalo halijulikani sana katika ujifunzaji wa mashine lakini lina thamani kubwa sana kwa matumizi ya viwanda na biashara, pamoja na nyanja nyingine. Ingawa mitandao ya neva inaweza kutumika kuboresha matumizi ya mifano hii, tutazisoma katika muktadha wa ujifunzaji wa mashine wa jadi, ambapo mifano husaidia kutabiri utendaji wa baadaye kwa kuzingatia ya zamani.
|
|
|
|
Mwelekeo wetu wa kikanda ni matumizi ya umeme duniani, seti ya data ya kuvutia kujifunza kuhusu utabiri wa matumizi ya nguvu za umeme za baadaye kwa kuzingatia mifumo ya mzigo wa zamani. Unaweza kuona jinsi aina hii ya utabiri inaweza kuwa na manufaa makubwa katika mazingira ya biashara.
|
|
|
|
|
|
|
|
Picha na [Peddi Sai hrithik](https://unsplash.com/@shutter_log?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText) ya minara ya umeme barabarani huko Rajasthan kwenye [Unsplash](https://unsplash.com/s/photos/electric-india?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText)
|
|
|
|
## Masomo
|
|
|
|
1. [Utangulizi wa utabiri wa mfululizo wa muda](1-Introduction/README.md)
|
|
2. [Kujenga mifano ya mfululizo wa muda ya ARIMA](2-ARIMA/README.md)
|
|
3. [Kujenga Support Vector Regressor kwa utabiri wa mfululizo wa muda](3-SVR/README.md)
|
|
|
|
## Credits
|
|
|
|
"Utangulizi wa utabiri wa mfululizo wa muda" uliandikwa kwa ⚡️ na [Francesca Lazzeri](https://twitter.com/frlazzeri) na [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper). Noti za mafunzo zilionekana mtandaoni kwa mara ya kwanza katika [Azure "Deep Learning For Time Series" repo](https://github.com/Azure/DeepLearningForTimeSeriesForecasting) awali ziliandikwa na Francesca Lazzeri. Somo la SVR liliandikwa na [Anirban Mukherjee](https://github.com/AnirbanMukherjeeXD)
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**Kanusho**:
|
|
Hati hii imetafsiriwa kwa kutumia huduma ya kutafsiri ya AI [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator). Ingawa tunajitahidi kuhakikisha usahihi, tafadhali fahamu kuwa tafsiri za kiotomatiki zinaweza kuwa na makosa au kutokuwa sahihi. Hati ya asili katika lugha yake ya awali inapaswa kuzingatiwa kama chanzo cha mamlaka. Kwa taarifa muhimu, tafsiri ya kitaalamu ya binadamu inapendekezwa. Hatutawajibika kwa kutoelewana au tafsiri zisizo sahihi zinazotokana na matumizi ya tafsiri hii. |