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/ro/7-TimeSeries
History
localizeflow[bot] c60c2e5841
[sk,ro,bg] 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 [sk,ro,bg] chore(i18n): sync translations 3 weeks ago

README.md
Escape

Introducere în previzionarea seriilor temporale

Ce este previzionarea seriilor temporale? Este vorba despre prezicerea evenimentelor viitoare prin analizarea tendințelor din trecut.

Subiect regional: consumul mondial de energie electrică ✨

În aceste două lecții, veți fi introdus în previzionarea seriilor temporale, un domeniu oarecum mai puțin cunoscut al învățării automate, dar totuși extrem de valoros pentru aplicațiile industriale și de afaceri, printre alte domenii. Deși rețelele neuronale pot fi folosite pentru a spori utilitatea acestor modele, le vom studia în contextul învățării automate clasice, deoarece modelele ajută la prezicerea performanței viitoare pe baza trecutului.

Focusul nostru regional este utilizarea energiei electrice în lume, un set de date interesant pentru a învăța despre previzionarea consumului viitor de energie pe baza unor tipare din încărcarea anterioară. Puteți vedea cum acest tip de previzionare poate fi extrem de util într-un mediu de afaceri.

electric grid

Foto de Peddi Sai hrithik cu stâlpi electrici pe un drum din Rajasthan pe Unsplash

Lecții

  1. Introducere în previzionarea seriilor temporale
  2. Construirea modelelor ARIMA pentru seriile temporale
  3. Construirea regresorului Support Vector pentru previzionarea seriilor temporale

Mulțumiri

"Introducere în previzionarea seriilor temporale" a fost scrisă cu ⚡️ de Francesca Lazzeri și Jen Looper. Caietele au apărut prima dată online în repo-ul Azure "Deep Learning For Time Series", inițial scris de Francesca Lazzeri. Lecția despre SVR a fost scrisă de Anirban Mukherjee

Declinare a responsabilității: Acest document a fost tradus folosind serviciul de traducere AI Co-op Translator. În timp ce ne străduim pentru acuratețe, vă rugăm să rețineți că traducerile automate pot conține erori sau inexactități. Documentul original în limba sa nativă trebuie considerat sursa autorizată. Pentru informații critice, se recomandă traducerea profesională realizată de un om. Nu ne asumăm responsabilitatea pentru eventualele neînțelegeri sau interpretări greșite care decurg din utilizarea acestei traduceri.