ML-For-Beginners/translations/kn/7-TimeSeries

ಕಾಲ ಸರಣಿಯ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಪರಿಚಯ

ಕಾಲ ಸರಣಿಯ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಎಂದರೆ ಏನು? ಇದು ಭೂತಕಾಲದ ಪ್ರವೃತ್ತಿಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ಊಹಿಸುವುದಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ವಿಷಯ: ವಿಶ್ವದ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆ ✨

ಈ ಎರಡು ಪಾಠಗಳಲ್ಲಿ, ನೀವು ಕಾಲ ಸರಣಿಯ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗುತ್ತೀರಿ, ಇದು ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಒಂದು ಸ್ವಲ್ಪ ಕಡಿಮೆ ಪರಿಚಿತ ಕ್ಷೇತ್ರವಾಗಿದ್ದು, ಕೈಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳ ಸೇರಿದಂತೆ ಇತರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯವಂತವಾಗಿದೆ. ನ್ಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳನ್ನು ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಉಪಯುಕ್ತತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ನಾವು ಇವುಗಳನ್ನು ಶ್ರೇಣೀಕೃತ ಯಂತ್ರ ಅಧ್ಯಯನದ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ ಏಕೆಂದರೆ ಮಾದರಿಗಳು ಭೂತಕಾಲದ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ನಮ್ಮ ಪ್ರಾದೇಶಿಕ ಗಮನವು ವಿಶ್ವದ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆಯ ಮೇಲೆ ಇದೆ, ಇದು ಭೂತಕಾಲದ ಲೋಡ್ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯದ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸುವುದನ್ನು ಕಲಿಯಲು ಆಸಕ್ತಿದಾಯಕ ಡೇಟಾಸೆಟ್ ಆಗಿದೆ. ಈ ರೀತಿಯ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ವ್ಯವಹಾರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ನೀವು ನೋಡಬಹುದು.

ರಾಜಸ್ಥಾನದಲ್ಲಿ ರಸ್ತೆಯ ಮೇಲೆ ವಿದ್ಯುತ್ ಕಂಬಗಳ ಫೋಟೋವನ್ನು Peddi Sai hrithik ಅವರು Unsplash ನಲ್ಲಿ ತೆಗೆದಿದ್ದಾರೆ

ಪಾಠಗಳು

1. ಕಾಲ ಸರಣಿಯ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ ಪರಿಚಯ
2. ARIMA ಕಾಲ ಸರಣಿ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
3. ಕಾಲ ಸರಣಿ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ Support Vector Regressor ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಕ್ರೆಡಿಟ್ಸ್

"ಕಾಲ ಸರಣಿಯ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಪರಿಚಯ" ಅನ್ನು ⚡️ Francesca Lazzeri ಮತ್ತು Jen Looper ರವರು ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ. ಈ ನೋಟ್ಬುಕ್‌ಗಳು ಮೊದಲು ಆನ್ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ Azure "Deep Learning For Time Series" ರೆಪೊ ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಕಟವಾಗಿದ್ದು, ಮೂಲತಃ Francesca Lazzeri ಅವರು ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ. SVR ಪಾಠವನ್ನು Anirban Mukherjee ಅವರು ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ.

---

ಅಸ್ವೀಕರಣ:
ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯಿಗಾಗಿ ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸತ್ಯತೆಗಳು ಇರಬಹುದು ಎಂದು ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜನ್ನು ಅಧಿಕೃತ ಮೂಲವಾಗಿ ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಮಹತ್ವದ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದ ಬಳಕೆಯಿಂದ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಿಕೆ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವಿವರಣೆಗಳಿಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಾಗುವುದಿಲ್ಲ.