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 'main'
${ noResults }
ML-For-Beginners/translations/tr/7-TimeSeries/README.md

2.7 KiB
Raw Permalink Blame History Escape

Zaman Serisi Tahminine Giriş

Zaman serisi tahmini nedir? Geçmişteki eğilimleri analiz ederek gelecekteki olayları tahmin etmektir.

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 bir alanı olan zaman serisi tahmini ile tanışacaksınız. Sinir ağları bu modellerin faydasını artırmak için kullanılabilse de, geçmiş performansa dayanarak geleceği tahmin etmeye yardımcı olan modeller bağlamında klasik makine öğrenimini inceleyeceğiz.

Bölgesel odak noktamız, geçmiş yük desenlerine dayanarak gelecekteki enerji kullanımını tahmin etmeyi öğrenmek için ilginç bir veri kümesi olan dünya çapındaki elektrik kullanımıdır. Bu tür bir tahminin iş ortamında ne kadar faydalı olabileceğini görebilirsiniz.

elektrik şebekesi

Fotoğraf Peddi Sai hrithik tarafından Rajasthan'daki bir yolda bulunan elektrik direkleri hakkında 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 üzerinde Francesca Lazzeri tarafından yazılmış olarak çevrimiçi yayınlanmıştır. SVR dersi Anirban Mukherjee tarafından yazılmıştır.

Feragatname:
Bu belge, AI çeviri hizmeti Co-op Translator 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 önerilir. Bu çevirinin kullanımından kaynaklanan yanlış anlamalar veya yanlış yorumlamalardan sorumlu değiliz.