5.0 KiB
समय शृङ्खला पूर्वानुमान परिचय
समय शृङ्खला पूर्वानुमान भनेको के हो? यो विगतका ट्रेन्डहरूको विश्लेषण गरेर भविष्यका घटनाहरूको पूर्वानुमान गर्ने कुरा हो।
क्षेत्रीय विषय: विश्वव्यापी बिजुली उपयोग ✨
यी दुई पाठहरूमा, तपाईंलाई समय शृङ्खला पूर्वानुमानसँग परिचय गराइनेछ, जुन मेसिन लर्निङको केहि कम परिचित क्षेत्र हो तर उद्योग र व्यावसायिक आवेदनहरू सहित विभिन्न क्षेत्रहरूमा अत्यन्त उपयोगी छ। यद्यपि न्यूरल नेटवर्कहरूलाई यी मोडेलहरूको उपयोगिता बढाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ, हामी तिनीहरूलाई परम्परागत मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा अध्ययन गर्नेछौं जसले विगतको आधारमा भविष्यको प्रदर्शन अनुमान गर्न मद्दत गर्छ।
हाम्रो क्षेत्रीय फोकस विश्वमा बिजुलीको उपयोग हो, भविष्यको बिजुली उपयोगको पूर्वानुमान गर्न विगतको लोडका ढाँचाहरूमा आधारित सिक्न रोचक डाटासेट। तपाईं देख्न सक्नुहुन्छ कि यस्तो प्रकारको पूर्वानुमान व्यवसायको वातावरणमा अत्यन्त मद्दतगार हुन सक्छ।
फोटो Peddi Sai hrithik द्वारा राजस्थानको सडकमा रहेका विद्युत् टावरहरूको, Unsplash मा
पाठहरू
- समय शृङ्खला पूर्वानुमानको परिचय
- ARIMA समय शृङ्खला मोडेलहरू निर्माण गर्ने
- समय शृङ्खला पूर्वानुमानका लागि Support Vector Regressor निर्माण गर्ने
क्रेडिटहरू
"समय शृङ्खला पूर्वानुमानको परिचय" ⚡️ सहित Francesca Lazzeri र Jen Looper द्वारा लिखित। नोटबुकहरू पहिलो पटक अनलाइन Azure "Deep Learning For Time Series" repo मा प्रकट भए जुन मूल रूपमा Francesca Lazzeri द्वारा लिखित थियो। SVR पाठ Anirban Mukherjee द्वारा लिखित छ।
अस्वीकरण: यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको हो। हामी सही हुन प्रयास गर्छौं, तर कृपया जानकार हुनुस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छन्। मूल दस्तावेज़ यसको मूल भाषामा आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीका लागि व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न कुनै पनि गलत बुझाइ वा त्रुटिको लागि हामी जिम्मेवार छैनौं।