تھیوری سے مشق: وقت-مریخی فوریسٹنگ کے لیے ایک نیا نیٹ ورک بنانا

وقت کی پیشینگوئی میں مستقبل کے اعداد و شمار کی پیشینگوئی کرنا شامل ہے تاریخی اعداد و شمار پر مبنی. نیورل نیٹ ورک ایسے اعداد و شمار میں پیچیدہ اشکال کو ماڈلنگ کے لیے مؤثر آلات ہیں یہ مضمون وقت-وقت کی پیشینگوئی کے لیے ایک متحرک نیٹ ورک بنانے کے لیے ایک تدریجی سمت کی ہدایت فراہم کرتا ہے۔

اعدادوشمار کو سمجھیں

ایک ریکٹر نیٹ ورک بنانے سے پہلے اعداد و شمار کو سمجھنا بہت ضروری ہے۔وقت-مصدر اعداد و شمار میں اکثر رجحانات، عصریت اور آواز میں فرق ہوتا ہے۔

ڈیٹا کی تیاری

ڈیٹا کی تیاری میں تربیت کے لیے ڈیٹا ڈیٹا کو مناسب انداز میں تبدیل کرنا شامل ہے۔اس میں داخلے والے جوڑے بھی شامل ہیں جو کہ کھڑکیوں کا استعمال کرتے ہیں۔ مثال کے طور پر گزشتہ 10 اعداد و شمار کے نکات کو استعمال کرتے ہوئے اگلے نقطے کی پیش کشی کریں۔

نیورل نیٹ ورک کی تعمیر

Recurrent neral نیٹ ورک (RNs)، خاص طور پر لانگ کوچ میموری (LSTM) نیٹ ورک، وقت کے حساب سے مقبول انتخاب ہیں. وہ Encell graphic networks کو مؤثر طور پر پکڑ سکتے ہیں۔

کلیدی اقدام میں نیٹ ورک آرکیٹیکچر کو تبدیل کرنا، خلیات اور نیوٹرون کی تعداد کا انتخاب کرنا اور مناسب نقصان اور اینسی کا انتخاب کرنا شامل ہیں۔

تربیت اور پرورش

تیار کردہ ڈیٹا کو استعمال کر کے محمدؐ کی جانب سے ری ایکٹر نیٹ ورک کو درستی سے عمل میں لایا جا رہا ہے اور اس سے بڑھ کر روکنے کے لیے مینارِ عمل میں ترمیم. عام میٹرکس میں غیر ضروری طور پر بے کار غلطی (MAE) اور روٹ ایم ایم ایس سی (RME) غلطی شامل ہے۔

اصلاح اور ذمہ‌داری

تربیت یافتہ ہونے کے بعد ماڈل نئے اعداد و شمار پر پیش گوئیاں پیدا کر سکتا ہے۔اس میں باقاعدہ نئے ڈیٹا کے ساتھ ساتھ ماڈل کو درستی برقرار رکھنے کے لیے اپ ڈیٹ کرنا ضروری ہے۔