समय श्रृंखला पूर्वानुमान के हो? यो विगतका प्रवृत्तिहरूको विश्लेषण गरेर भविष्यका घटनाहरूको अनुमान लगाउने विषय हो।
यी दुई पाठहरूमा, तपाईंलाई समय श्रृंखला पूर्वानुमानसँग परिचित गराइनेछ, जुन यद्यपि मेसिन लर्निङको अलिक कम परिचित क्षेत्र हो, तर उद्योग र व्यापार अनुप्रयोगहरू लगायत अन्य क्षेत्रहरूका लागि अत्यन्तै मूल्यवान छ। यद्यपि न्यूरल नेटवर्कहरू यी मोडेलहरूको उपयोगिता बढाउन प्रयोग गर्न सकिन्छ, हामी यसलाई परम्परागत मेसिन लर्निङको सन्दर्भमा अध्ययन गर्नेछौं, किनभने मोडेलहरूले विगतको आधारमा भविष्यको प्रदर्शनको अनुमान गर्न मद्दत गर्छन्।
हाम्रो क्षेत्रीय ध्यान विश्वको विद्युत उपयोगमा केन्द्रित छ, जुन भविष्यको पावर उपयोगको पूर्वानुमान गर्न विगतको लोडका ढाँचाहरूको आधारमा सिक्नका लागि रोचक डाटासेट हो। तपाईं देख्न सक्नुहुन्छ कि यस प्रकारको पूर्वानुमान व्यापार वातावरणमा कति उपयोगी हुन सक्छ।
फोटो Peddi Sai hrithik द्वारा राजस्थानको सडकमा रहेका विद्युत टावरहरूको Unsplash मा।
- समय श्रृंखला पूर्वानुमानको परिचय
- ARIMA समय श्रृंखला मोडेलहरू निर्माण गर्नुहोस्
- समय श्रृंखला पूर्वानुमानका लागि Support Vector Regressor निर्माण गर्नुहोस्
"समय श्रृंखला पूर्वानुमानको परिचय" Francesca Lazzeri र Jen Looper द्वारा ⚡️ लेखिएको हो। यी नोटबुकहरू पहिलो पटक Azure "Deep Learning For Time Series" repo मा अनलाइन देखा परेका थिए, जुन मूल रूपमा Francesca Lazzeri द्वारा लेखिएको थियो। SVR पाठ Anirban Mukherjee द्वारा लेखिएको हो।
अस्वीकरण:
यो दस्तावेज़ AI अनुवाद सेवा Co-op Translator प्रयोग गरेर अनुवाद गरिएको हो। हामी यथासम्भव शुद्धता सुनिश्चित गर्न प्रयास गर्छौं, तर कृपया ध्यान दिनुहोस् कि स्वचालित अनुवादमा त्रुटिहरू वा अशुद्धताहरू हुन सक्छ। यसको मूल भाषा मा रहेको मूल दस्तावेज़लाई आधिकारिक स्रोत मानिनुपर्छ। महत्वपूर्ण जानकारीको लागि, व्यावसायिक मानव अनुवाद सिफारिस गरिन्छ। यस अनुवादको प्रयोगबाट उत्पन्न हुने कुनै पनि गलतफहमी वा गलत व्याख्याको लागि हामी जिम्मेवार हुने छैनौं।