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

ಕಾಲಕ್ರಮಾನುಬಂಧ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಪರಿಚಯ

ಕಾಲಕ್ರಮಾನುಬಂಧ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಎಂದರೇನು? ಇದು ಹಳೆಯ ಕಾಲದ ಧೋರಣೆಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಿ ಭವಿಷ್ಯದ ಘಟನೆಗಳನ್ನು ನುಡಿವುದಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಾಂತೀಯ ವಿಷಯ: ವಿಶ್ವದ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆ ✨

ಈ ಎರಡು ಪಾಠಗಳಲ್ಲಿ, ನೀವು ಕಾಲಕ್ರಮಾನುಬಂಧ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ ಪರಿಚಿತರಾಗುತ್ತೀರಿ, ಇದು ಯಂತ್ರಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯು ಒಂದು ಒಳಗೊಳ್ಳಲಾದ, ಆದರೆ ಕೈಗಾರಿಕೆ ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ಅನ್ವಯಗಳಿಗೆ ಅತ್ಯಂತ ಮೌಲ್ಯಯುತವಾದ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳಲ್ಲಿಒಂದು. ನಿಯೂರಲ್ ನೆಟ್‌ವರ್ಕ್‌ಗಳು ಈ ಮಾದರಿಗಳ ಉಪಯೋಗಿತೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸಲು ಉಪಯೋಗಿಸಬಹುದು, ನಾವು ಅವುಗಳನ್ನು ಶೈಕ್ಷಣಿಕ ಯಂತ್ರಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯುಳಗಿನ ಸಾಂಪ್ರದಾಯಿಕ ಮಾದರಿಗಳ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಅಧ್ಯಯನ ಮಾಡುತ್ತೇವೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಈ ಮಾದರಿಗಳು ಹಳೆಯಾದ ಅವಧಿಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯದ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತವೆ.

ನಮ್ಮ ಪ್ರಾಂತೀಯ ಗಮನವು ವಿಶ್ವದ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆಯ ಮೇಲೆ ಇದೆ, ಹಳೆಯ ಲೋಡ್ ಮಾದರಿಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಭವಿಷ್ಯದ ವಿದ್ಯುತ್ ಬಳಕೆಯನ್ನು ಊಹಿಸಲು ಕಲಿಯಲು ರೋಚಕವಾದ ಡೇಟಾಸೆಟ್. ಈ ರೀತಿಯ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಹೇಗೆ ವ್ಯವಹಾರ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಅತ್ಯಂತ ಸಹಾಯಕವಾಗಬಹುದು ಎಂದು ನೀವು ನೋಡಬಹುದು.

Peddi Sai hrithik ರವರು ರಾಜ್ಯಸ್ಥಾನದ ರಸ್ತೆಯೊಂದರಲ್ಲಿ ವಿದ್ಯುತ್ ಟವರ್‌ಗಳ ಫೋಟೋ Unsplash ನಿಂದ

ಪಾಠಗಳು

1. ಕಾಲಕ್ರಮಾನುಬಂಧ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಪರಿಚಯ
2. ARIMA ಕಾಲಕ್ರಮಾನುಬಂಧ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
3. ಕಾಲಕ್ರಮಾನುಬಂಧ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿಗೆ ಬೆಂಬಲ ವೆಕ್ಟರ್ ರೆಗ್ರೆಸರ್ ನಿರ್ಮಿಸುವುದು

ಕ್ರೆಡಿಟ್‌ಗಳು

"ಕಾಲಕ್ರಮಾನುಬಂಧ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಪರಿಚಯ" ಅನ್ನು ⚡️ ಮೂಲಕ Francesca Lazzeri ಮತ್ತು Jen Looper ಬರೆಯಲಾಗಿದೆ. ಈ ನೋಟ್ಬುಕ್ಗಳು ಮೊದಲನೆಯದಾಗಿ Azure "Deep Learning For Time Series" repo ನಲ್ಲಿ ಆನ್ಲೈನ್‌ನಲ್ಲಿ ಪ್ರಥಮವಾಗಿ ಪ್ರಾದರ್ಶನಗೊಂಡುವು, ಇದು ಮೂಲತಃ Francesca Lazzeri ಅವರ ಬರೆಹ. SVR ಪಾಠವನ್ನು Anirban Mukherjee ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ.

---

ಅಸ್ವೀಕಾರ: ಈ ದಸ್ತಾವೇಜು AI ಅನುವಾದ ಸೇವೆ Co-op Translator ಬಳಸಿ ಅನುವಾದಿಸಲಾಗಿದೆ. ನಾವು ನಿಖರತೆಯನ್ನು ಸಾಧಿಸಲು ಪ್ರಯತ್ನಿಸುತ್ತಿದ್ದರೂ, ದಯವಿಟ್ಟು ಗಮನಿಸಿ, ಸ್ವಯಂಚಾಲಿತ ಅನುವಾದಗಳಲ್ಲಿ ದೋಷಗಳು ಅಥವಾ ಅಸಡ್ಡೆಗಳು ಇರಬಹುದು. ಮೂಲ ಭಾಷೆಯಲ್ಲಿರುವ ಮೂಲ ದಸ್ತಾವೇಜು ಪ್ರಾಮಾಣಿಕ ಮೂಲವೆಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕು. ಪ್ರಮುಖ ಮಾಹಿತಿಗಾಗಿ, ವೃತ್ತಿಪರ ಮಾನವ ಅನುವಾದವನ್ನು ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ಅನುವಾದವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಉಂಟಾಗುವ ಯಾವುದೇ ತಪ್ಪು ಅರ್ಥಗಳ ಅಥವಾ ತಪ್ಪು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳ ಬಗ್ಗೆ ನಾವು ಹೊಣೆಗಾರರಲ್ಲ.