5.2 KiB
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
- ಕಾಲಕ್ರಮಾನುಬಂಧ ಭವಿಷ್ಯವಾಣಿ ಪರಿಚಯ
- ARIMA ಕಾಲಕ್ರಮಾನುಬಂಧ ಮಾದರಿಗಳನ್ನು ನಿರ್ಮಿಸುವುದು
- 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.