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| 1-Introduction | 8 months ago | |
| 2-ARIMA | 8 months ago | |
| 3-SVR | 8 months ago | |
| README.md | 3 weeks ago | |
README.md
टाइम सीरीज पूर्वानुमान परिचय
टाइम सीरीज पूर्वानुमान क्या है? यह अतीत के रुझानों का विश्लेषण करके भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के बारे में है।
क्षेत्रीय विषय: विश्वव्यापी बिजली उपयोग ✨
इन दो पाठों में, आपको टाइम सीरीज पूर्वानुमान से परिचित कराया जाएगा, जो मशीन लर्निंग का एक कुछ कम ज्ञात क्षेत्र है लेकिन फिर भी उद्योग और व्यावसायिक अनुप्रयोगों सहित अन्य क्षेत्रों के लिए अत्यंत मूल्यवान है। जबकि न्यूरल नेटवर्क इन मॉडलों की उपयोगिता बढ़ाने के लिए प्रयोग किए जा सकते हैं, 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 फोकस विश्व में विद्युत उपयोग है, एक रोचक डेटासेट जो पिछले लोड के पैटर्न के आधार पर भविष्य की पावर उपयोग की भविष्यवाणी सीखने के लिए है। आप देख सकते हैं कि इस प्रकार का पूर्वानुमान व्यावसायिक वातावरण में कितना उपयोगी हो सकता है।
फोटो Peddi Sai hrithik द्वारा राजस्थान की एक सड़क पर विद्युत टावरों की, Unsplash पर
पाठ
- टाइम सीरीज पूर्वानुमान परिचय
- ARIMA टाइम सीरीज मॉडल बनाना
- टाइम सीरीज पूर्वानुमान के लिए सपोर्ट वेक्टर रिग्रेसर बनाना
श्रेय
"टाइम सीरीज पूर्वानुमान परिचय" को ⚡️ के साथ Francesca Lazzeri और Jen Looper ने लिखा था। नोटबुक सबसे पहले ऑनलाइन Azure "Deep Learning For Time Series" रिपो में प्रदर्शित हुई थी, जिसका मूल लेखक Francesca Lazzeri है। SVR पाठ Anirban Mukherjee द्वारा लिखा गया था।
अस्वीकरण: इस दस्तावेज़ का अनुवाद AI अनुवाद सेवा Co-op Translator का उपयोग करके किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवादों में त्रुटियाँ या अशुद्धियाँ हो सकती हैं। मूल दस्तावेज़ अपनी मूल भाषा में ही प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।