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 'update-translations'
${ noResults }
ML-For-Beginners/translations/he/7-TimeSeries
History
localizeflow[bot] fb6bda5cad
[nl,he,vi] chore(i18n): sync translations 		3 weeks ago
..
1-Introduction chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 300 changes) 8 months ago
2-ARIMA chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 300 changes) 8 months ago
3-SVR chore(i18n): sync translations with latest source changes (chunk 1/1, 300 changes) 8 months ago
README.md [nl,he,vi] chore(i18n): sync translations 3 weeks ago

README.md
Escape

הקדמה לחיזוי סדרות זמן

מהו חיזוי סדרות זמן? זהו תהליך של חיזוי אירועים עתידיים על ידי ניתוח מגמות מהעבר.

נושא אזורי: שימוש חשמל עולמי ✨

בשיעורים אלו תכירו את חיזוי סדרות הזמן, תחום פחות מוכר במידה מסוימת בלמידת מכונה, אך עם זאת בעל ערך רב לתעשייה ויישומי עסקים, בין תחומים נוספים. בעוד שניתן להשתמש ברשתות עצביות להגברת יעילות המודלים, נבחן אותם בהקשר של למידת מכונה קלאסית, שכן המודלים מסייעים לחזות ביצועים עתידיים בהתבסס על העבר.

מוקד הקורס האזורי שלנו הוא שימוש בחשמל בעולם, אוסף נתונים מעניין ללמידה על חיזוי שימוש עתידי באנרגיה על בסיס דפוסי העומס מהעבר. ניתן לראות כיצד סוג זה של חיזוי יכול להיות מועיל מאוד בסביבת עסק.

electric grid

צילום מאת Peddi Sai hrithik של מגדלי חשמל על כביש ברג'סתאן ב-Unsplash

שיעורים

  1. הקדמה לחיזוי סדרות זמן
  2. בניית מודלים ARIMA לסדרות זמן
  3. בניית רג'סור וקטור תמיכה (SVR) לחיזוי סדרות זמן

קרדיטים

"הקדמה לחיזוי סדרות זמן" נכתבה ב⚡️ על ידי פרנצ'סקה לזורי וג'ן לופר. המחברות הופיעו לראשונה ברשת במאגר Azure "Deep Learning For Time Series" שנכתב במקור על ידי פרנצ'סקה לזורי. שיעור ה-SVR נכתב על ידי אנירבן מוקהרג'י

כתב ויתור: מסמך זה תורגם באמצעות שירות תרגום אוטומטי Co-op Translator. למרות שאנו שואפים לדיוק, יש לקחת בחשבון שתרגומים אוטומטיים עלולים להכיל שגיאות או אי-דיוקים. יש להחשיב את המסמך המקורי בשפתו הטבעית כמקור הסמכות. למידע קריטי מומלץ להשתמש בתרגום מקצועי על ידי מתרגם אדם. אנו לא אחראים לכל אי-הבנה או פירוש שגוי הנובע מהשימוש בתרגום זה.