localizeflow[bot]
2bc4085ea6
|
2 weeks ago | |
|---|---|---|
| .. | ||
| 1-Introduction | 2 weeks ago | |
| 2-ARIMA | 2 weeks ago | |
| 3-SVR | 2 weeks ago | |
| README.md | 2 weeks ago | |
README.md
ടൈം സീരീസ് ഫോറ്കാസ്റ്റിങ്ങിലേക്ക് പരിചയം
ടൈം സീരീസ് ഫോറ്കാസ്റ്റിംഗ് എന്താണ്? ഇത് കഴിഞ്ഞ കാലത്തെ പ്രവണതകൾ വിശകലനം ചെയ്ത് ഭാവിയിലെ സംഭവങ്ങൾ പ്രവചിക്കുന്നതിനെക്കുറിച്ചാണ്.
പ്രാദേശിക വിഷയം: ലോകമാകെയുള്ള വൈദ്യുതി ഉപയോഗം ✨
ഈ രണ്ട് പാഠങ്ങളിൽ, നിങ്ങൾ ടൈം സീരീസ് ഫോറ്കാസ്റ്റിങ്ങുമായി പരിചയപ്പെടും, മെഷീൻ ലേണിങ്ങിന്റെ കുറച്ച് കുറവായി അറിയപ്പെടുന്ന ഒരു മേഖല, എന്നാൽ വ്യവസായത്തിനും ബിസിനസ്സ് പ്രയോഗങ്ങൾക്കും മറ്റ് മേഖലകൾക്കും അത്യന്തം മൂല്യമുള്ളതാണ്. ന്യൂറൽ നെറ്റ്വർക്കുകൾ ഈ മോഡലുകളുടെ പ്രയോജനം വർദ്ധിപ്പിക്കാൻ ഉപയോഗിക്കാവുന്നതായിരുന്നാലും, നാം ക്ലാസിക്കൽ മെഷീൻ ലേണിങ്ങിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ അവയെ പഠിക്കും, കാരണം മോഡലുകൾ കഴിഞ്ഞ കാലത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കി ഭാവിയിലെ പ്രകടനം പ്രവചിക്കാൻ സഹായിക്കുന്നു.
നമ്മുടെ പ്രാദേശിക ശ്രദ്ധ ലോകത്തിലെ വൈദ്യുതി ഉപയോഗത്തിലാണ്, കഴിഞ്ഞ ലോഡിന്റെ മാതൃകകളുടെ അടിസ്ഥാനത്തിൽ ഭാവിയിലെ വൈദ്യുതി ഉപയോഗം ഫോറ്കാസ്റ്റ് ചെയ്യുന്നതിനെക്കുറിച്ച് പഠിക്കാൻ ഒരു രസകരമായ ഡാറ്റാസെറ്റ്. ഈ തരത്തിലുള്ള ഫോറ്കാസ്റ്റിംഗ് ബിസിനസ്സ് പരിസരത്തിൽ എത്രത്തോളം സഹായകരമാകാമെന്ന് നിങ്ങൾ കാണാം.
രാജസ്ഥാനിലെ ഒരു റോഡിൽ വൈദ്യുതി ടവറുകളുടെ ചിത്രം Peddi Sai hrithik എന്നവന്റെ ഫോട്ടോ, Unsplash ൽ നിന്നാണ്.
പാഠങ്ങൾ
- ടൈം സീരീസ് ഫോറ്കാസ്റ്റിങ്ങിലേക്ക് പരിചയം
- ARIMA ടൈം സീരീസ് മോഡലുകൾ നിർമ്മിക്കൽ
- ടൈം സീരീസ് ഫോറ്കാസ്റ്റിങ്ങിനായി Support Vector Regressor നിർമ്മിക്കൽ
ക്രെഡിറ്റുകൾ
"ടൈം സീരീസ് ഫോറ്കാസ്റ്റിങ്ങിലേക്ക് പരിചയം" ⚡️ ഉപയോഗിച്ച് എഴുതിയത് Francesca Lazzeri ഉം Jen Looper ഉം ആണ്. നോട്ട്ബുക്കുകൾ ആദ്യം ഓൺലൈനിൽ പ്രത്യക്ഷപ്പെട്ടത് Azure "Deep Learning For Time Series" repo യിൽ ആണ്, ഇത് ആദ്യം എഴുതിയത് Francesca Lazzeri ആണ്. SVR പാഠം എഴുതിയത് Anirban Mukherjee ആണ്.
അസൂയാപത്രം:
ഈ രേഖ AI വിവർത്തന സേവനം Co-op Translator ഉപയോഗിച്ച് വിവർത്തനം ചെയ്തതാണ്. നാം കൃത്യതയ്ക്ക് ശ്രമിച്ചിട്ടുണ്ടെങ്കിലും, സ്വയം പ്രവർത്തിക്കുന്ന വിവർത്തനങ്ങളിൽ പിശകുകൾ അല്ലെങ്കിൽ തെറ്റുകൾ ഉണ്ടാകാമെന്ന് ദയവായി ശ്രദ്ധിക്കുക. അതിന്റെ മാതൃഭാഷയിലുള്ള യഥാർത്ഥ രേഖയാണ് പ്രാമാണികമായ ഉറവിടം എന്ന് പരിഗണിക്കേണ്ടതാണ്. നിർണായക വിവരങ്ങൾക്ക്, പ്രൊഫഷണൽ മനുഷ്യ വിവർത്തനം ശുപാർശ ചെയ്യപ്പെടുന്നു. ഈ വിവർത്തനം ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്നുണ്ടാകുന്ന ഏതെങ്കിലും തെറ്റിദ്ധാരണകൾക്കോ തെറ്റായ വ്യാഖ്യാനങ്ങൾക്കോ ഞങ്ങൾ ഉത്തരവാദികളല്ല.