ভিডিও: আরিমা কি মডেল মেশিন লার্নিং?
2024 লেখক: Lynn Donovan | [email protected]. সর্বশেষ পরিবর্তিত: 2023-12-15 23:44
শাস্ত্রীয় পদ্ধতি যেমন ইটিএস এবং আরিমা আউট-পারফর্ম মেশিন লার্নিং এবং গভীর জ্ঞানার্জন ইউনিভেরিয়েট ডেটাসেটগুলিতে এক-ধাপে পূর্বাভাস দেওয়ার পদ্ধতি। শাস্ত্রীয় পদ্ধতি যেমন Theta এবং আরিমা আউট-পারফর্ম মেশিন লার্নিং এবং গভীর জ্ঞানার্জন ভিন্ন ভিন্ন ডেটাসেটে বহু-পদক্ষেপের পূর্বাভাস দেওয়ার পদ্ধতি।
এ বিষয়ে আরিমা কি মেশিন লার্নিং?
ঐতিহ্যগত সময় সিরিজের পূর্বাভাস পদ্ধতি ( আরিমা ) রৈখিক সম্পর্ক এবং স্থির এবং ম্যানুয়ালি নির্ণয় করা সাময়িক নির্ভরতার সাথে একবিভিন্ন ডেটাতে ফোকাস করুন। শাস্ত্রীয় পদ্ধতি যেমন ইটিএস এবং আরিমা আউট-পারফর্ম মেশিন লার্নিং এবং গভীর জ্ঞানার্জন ইউনিভেরিয়েট ডেটাসেটের এক-ধাপে পূর্বাভাস দেওয়ার পদ্ধতি।
কেউ প্রশ্নও করতে পারে, আরিমা মডেল বানাবেন কীভাবে? ARIMA মডেল – ম্যানুফ্যাকচারিং কেস স্টাডি উদাহরণ
- ধাপ 1: টাইম সিরিজ হিসাবে ট্রাক্টর বিক্রয় ডেটা প্লট করুন।
- ধাপ 2: গড় উপর ডেটা স্থির করতে পার্থক্য ডেটা (প্রবণতা সরান)
- ধাপ 3: ভেরিয়েন্সে ডেটা স্থির করতে ডেটা ট্রান্সফর্ম করুন।
- ধাপ 4: গড় এবং ভিন্নতা উভয় ক্ষেত্রেই ডেটাকে স্থির করতে ডিফারেন্স লগ ডেটা ট্রান্সফর্ম করে।
এছাড়াও জানতে হবে, আরিমা মডেল কি কাজে ব্যবহার করা হয়?
অটোরিগ্রেসিভ ইন্টিগ্রেটেড মুভিং এভারেজ মডেল . একটি আরিমা মডেল পরিসংখ্যানের একটি শ্রেণী মডেল সময় সিরিজের ডেটা বিশ্লেষণ এবং পূর্বাভাসের জন্য। এটি সুস্পষ্টভাবে টাইম সিরিজ ডেটাতে মানক কাঠামোর একটি স্যুট পূরণ করে এবং যেমন দক্ষ সময় সিরিজের পূর্বাভাস তৈরি করার জন্য একটি সহজ কিন্তু শক্তিশালী পদ্ধতি প্রদান করে।
আরমা এবং আরিমা মডেলের মধ্যে পার্থক্য কী?
পার্থক্য একটি ARMA মডেল এবং আরিমা AR(p) নির্ভরশীল ভেরিয়েবলের পূর্ববর্তী মান ব্যবহার করে ভবিষ্যদ্বাণী করে। যদি কোন পার্থক্য জড়িত না হয় মডেলে , তারপর এটি সহজভাবে একটি হয়ে যায় আরমা . ক একটি সঙ্গে মডেল dth পার্থক্য ফিট করা এবং আরমা (p, q) মডেল একটি বলা হয় ARIMA প্রক্রিয়া অর্ডার (p, d, q)।
প্রস্তাবিত:
মেশিন লার্নিং এর জন্য সেরা ভাষা কোনটি?
মেশিন লার্নিং কম্পিউটার বিজ্ঞানের একটি ক্রমবর্ধমান ক্ষেত্র এবং বেশ কয়েকটি প্রোগ্রামিং ভাষা এমএল ফ্রেমওয়ার্ক এবং লাইব্রেরি সমর্থন করে। সমস্ত প্রোগ্রামিং ভাষার মধ্যে পাইথন হল সবচেয়ে জনপ্রিয় পছন্দ যার পরে C++, Java, JavaScript এবং C#
কেন আপনি মেশিন লার্নিং শিখতে হবে?
এর মানে হল যে আপনি প্রচুর ডেটা বিশ্লেষণ করতে পারেন, মূল্য বের করতে পারেন এবং এটি থেকে অন্তর্দৃষ্টি সংগ্রহ করতে পারেন এবং পরে ফলাফলের পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দিতে সেই তথ্য ব্যবহার করতে পারেন। অনেক প্রতিষ্ঠানে, একজন মেশিন লার্নিং প্রকৌশলী প্রায়ই কাজের পণ্যগুলির আরও ভাল সিঙ্ক্রোনাইজেশনের জন্য ডেটা বিজ্ঞানীর সাথে অংশীদার হন
মেশিন লার্নিং মডেল ড্রিফট কি?
উইকিপিডিয়া থেকে, মুক্ত বিশ্বকোষ। ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং মেশিন লার্নিং-এ, ধারণা ড্রিফ্টের অর্থ হল টার্গেট ভেরিয়েবলের পরিসংখ্যানগত বৈশিষ্ট্য, যা মডেলটি ভবিষ্যদ্বাণী করার চেষ্টা করছে, সময়ের সাথে সাথে অপ্রত্যাশিত উপায়ে পরিবর্তিত হয়। এটি সমস্যার সৃষ্টি করে কারণ সময়ের সাথে সাথে ভবিষ্যদ্বাণী কম সঠিক হয়
মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপনা কি?
মডেল স্থাপনা কি? স্থাপনা হল এমন একটি পদ্ধতি যার মাধ্যমে আপনি ডেটার উপর ভিত্তি করে ব্যবহারিক ব্যবসায়িক সিদ্ধান্ত নিতে একটি বিদ্যমান উৎপাদন পরিবেশে একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে একীভূত করেন
আপনি কিভাবে উৎপাদনে একটি মেশিন লার্নিং মডেল স্থাপন করবেন?
একটি স্থানীয় সিস্টেমে একটি মেশিন লার্নিং মডেলকে প্রশিক্ষণ দিয়ে একটি সাধারণ প্রযুক্তিগত স্ট্যাকের সাহায্যে আপনার প্রথম ML মডেলটিকে উত্পাদনে স্থাপন করুন৷ একটি ফ্লাস্ক অ্যাপ্লিকেশন মধ্যে অনুমান যুক্তি মোড়ানো. ফ্লাস্ক অ্যাপ্লিকেশন কন্টেইনারাইজ করতে ডকার ব্যবহার করে। একটি AWS ec2 উদাহরণে ডকার কন্টেইনার হোস্ট করা এবং ওয়েব-পরিষেবা গ্রহণ করা