msb-public
/
ML-For-Beginners
mirror of https://github.com/microsoft/ML-For-Beginners.git
1
0
Code Issues Projects Releases Wiki Activity
You can not select more than 25 topics Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
Branches Tags
${ item.name }
Create tag ${ searchTerm }
Create branch ${ searchTerm }
from 'ab4f35ad01'
${ noResults }
ML-For-Beginners/translations/hi/7-TimeSeries
History
Pikachú 2b06d3050d
updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 		2 years ago
..
1-Introduction updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 2 years ago
2-ARIMA updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 2 years ago
3-SVR updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 2 years ago
README.md updated translations for ko, es, it, ja, sw, hi, tr and zh using co-op translator 2 years ago

README.md
Escape

समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय

समय श्रृंखला पूर्वानुमान क्या है? यह अतीत के रुझानों का विश्लेषण करके भविष्य की घटनाओं की भविष्यवाणी करने के बारे में है।

क्षेत्रीय विषय: वैश्विक बिजली उपयोग ✨

इन दो पाठों में, आपको समय श्रृंखला पूर्वानुमान से परिचित कराया जाएगा, जो मशीन लर्निंग का एक अपेक्षाकृत कम ज्ञात क्षेत्र है, लेकिन फिर भी उद्योग और व्यापार अनुप्रयोगों के लिए बेहद मूल्यवान है, अन्य क्षेत्रों के अलावा। जबकि न्यूरल नेटवर्क का उपयोग इन मॉडलों की उपयोगिता बढ़ाने के लिए किया जा सकता है, हम इन्हें पारंपरिक मशीन लर्निंग के संदर्भ में अध्ययन करेंगे क्योंकि मॉडल अतीत के आधार पर भविष्य के प्रदर्शन की भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं।

हमारा क्षेत्रीय ध्यान दुनिया में विद्युत उपयोग पर है, जो भविष्य के विद्युत उपयोग की भविष्यवाणी करने के लिए अतीत के लोड पैटर्न के आधार पर सीखने के लिए एक दिलचस्प डेटासेट है। आप देख सकते हैं कि इस प्रकार का पूर्वानुमान व्यावसायिक वातावरण में कितना सहायक हो सकता है।

electric grid

Peddi Sai hrithik द्वारा राजस्थान में सड़क पर विद्युत टावरों की तस्वीर Unsplash पर।

पाठ

  1. समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय
  2. ARIMA समय श्रृंखला मॉडल बनाना
  3. समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए सपोर्ट वेक्टर रिग्रेसर बनाना

श्रेय

"समय श्रृंखला पूर्वानुमान का परिचय" ⚡️ के साथ Francesca Lazzeri और Jen Looper द्वारा लिखा गया था। नोटबुक्स पहली बार ऑनलाइन Azure "Deep Learning For Time Series" repo में दिखाई दिए, जो मूल रूप से Francesca Lazzeri द्वारा लिखे गए थे। SVR पाठ Anirban Mukherjee द्वारा लिखा गया था।

अस्वीकरण: यह दस्तावेज़ मशीन-आधारित एआई अनुवाद सेवाओं का उपयोग करके अनुवादित किया गया है। जबकि हम सटीकता के लिए प्रयास करते हैं, कृपया ध्यान दें कि स्वचालित अनुवाद में त्रुटियां या अशुद्धियाँ हो सकती हैं। मूल भाषा में मूल दस्तावेज़ को प्रामाणिक स्रोत माना जाना चाहिए। महत्वपूर्ण जानकारी के लिए, पेशेवर मानव अनुवाद की सिफारिश की जाती है। इस अनुवाद के उपयोग से उत्पन्न किसी भी गलतफहमी या गलत व्याख्या के लिए हम उत्तरदायी नहीं हैं।