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.
ML-For-Beginners/translations/ml/7-TimeSeries
localizeflow[bot] 42798a1b82
[te,ml,kn] 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 [te,ml,kn] chore(i18n): sync translations 3 weeks ago

README.md

സമയ ശ്രേണി പ്രവചനം പരിചയപ്പെടുത്തല്‍

സമയ ശ്രേണി പ്രവചനമെന്നത് എന്താണ്? അത് കഴിഞ്ഞതായി കാണുന്ന പ്രവണതകള്‍ വിശകലനം ചെയ്ത് ഭാവിയിലെ സംഭവങ്ങള്‍ അനുമാനിക്കുന്നതായാണ്.

പ്രാദേശിക വിഷയം: ലോകമാകെയുള്ള വൈദ്യുതി ഉപയോഗം ✨

ഈ രണ്ട് പാഠങ്ങളില്‍, നിങ്ങള്‍ക്ക് സമയം ശ്രേണി പ്രവചനത്തെ പരിചയപ്പെടുത്തും, മെഷീന്‍ ലേണിങ്ങിന്റെ ഒരുപാട് അറിയപ്പെടാത്ത മേഖലയായിട്ടും വ്യവസായത്തിലും ബിസിനസ് പ്രയോഗങ്ങളിലും മറ്റുമുള്ള അത്യന്തം വിലപ്പെട്ട ഒരു മേഖലയാണ് ഇത്. ഈ മോഡലുകളുടെ പ്രയോജനം വര്‍ധിപ്പിക്കാന്‍ ന്യൂറല്‍ നെറ്റ്‌വർക്കുകള്‍ ഉപയോഗിക്കാം എങ്കിലും, നാം ക്ലാസിക്കല്‍ മെഷീന്‍ ലേണിങ് പരിസരത്തില്‍ ഇവ പഠിക്കും, കാരണം മോഡലുകള്‍ കഴിഞ്ഞ പ്രകടനത്തിന്റെ അടിസ്ഥാനത്തില്‍ ഭാവിയിലെ പ്രകടനം പ്രവചിക്കുന്നതിന് സഹായിക്കുന്നു.

നമ്മുടെ പ്രാദേശിക ശ്രദ്ധ ലോകത്തെ വൈദ്യുതി ഉപയോഗത്തിലാണ്, കഴിഞ്ഞ ലോഡ് പാറ്റേണുകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തില്‍ ഭാവിയിലെ വൈദ്യുതി ഉപയോഗം പ്രവചിക്കുന്നതിനുള്ള രസകരമായ ഡാറ്റാസെറ്റ്. ഇത്തരം പ്രവചനങ്ങള്‍ ബിസിനസ് പരിസരത്ത് എത്രമാത്രം സഹായകമാണെന്ന് നിങ്ങള്‍ക്ക് കാണാം.

electric grid

രാജസ്ഥാന്‍ റോഡിലുളള വൈദ്യുതി ടവര്‍ചിത്രം Peddi Sai hrithik യുടെ ഫോട്ടോയാണ്, Unsplash സൈറ്റില്‍ നിന്നു്

പാഠങ്ങള്‍

  1. സമയം ശ്രേണി പ്രവചനത്തിന്റെ പരിചയം
  2. ARIMA സമയം ശ്രേണി മോഡലുകള്‍ നിര്‍മ്മിക്കൽ
  3. സമയം ശ്രേണി പ്രവചനത്തിനുള്ള സപ്പോര്‍ട്ട് വെക്ടര്‍ റെഗ്രസര്‍ നിര്‍മ്മിക്കല്‍

ക്രെഡിറ്റ്സ്

"സമയം ശ്രേണി പ്രവചനത്തിന്റെ പരിചയം" ⚡️ ഉപയോഗിച്ച് ഫ്രാൻസെസ്ക ലാസ്സേരിയും ജെൻ ലൂപ്പർയും എഴുതിയതാണ്. നോട്ട്ബുക്കുകൾ ആദ്യമായി ഓൺലൈനായി പുറത്തുവന്നത് Azure "Deep Learning For Time Series" റപ്പോയിംഫ്രാൻസെസ്ക ലാസ്സേരി എഴുതി. SVR പാഠം അനിർബൻ മുഖർജി എഴുതിയതാണ്


അറിയിപ്പ്: ഈ രേഖ AI പരിഭാഷാ സേവനം Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് പരിഭാഷപ്പെടുത്തിയതാണ്. ഞങ്ങൾ കൃത്യതയ്ക്കായി ശ്രമിക്കുന്നുവെങ്കിലും, ഓട്ടോമേറ്റഡ് പരിഭാഷകളിൽ പിഴവുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വിവരങ്ങൾ ഉണ്ടാകാൻ സാധ്യതയുണ്ട്. അതിന്റെ സ്വാഭാവിക ഭാഷയിലുള്ള അസൽ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടമായി പരിഗണിക്കേണ്ടത്. നിർണായകമായ വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ പരിഭാഷ ശുപാർശ ചെയ്യുന്നു. ഈ പരിഭാഷ ഉപയോഗിച്ച് ഉണ്ടാകുന്ന തെറ്റിദ്ധാരണകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.