Публикации по теме 'forecasting'
Прогнозирование временных рядов в Snowflake с использованием SQL
Прогнозирование спроса, управление цепочками поставок и запасами, финансовое планирование важны для бизнес-операций. Modelstar позволяет вам сделать это в Snowflake всего с одной строкой SQL.
Что такое прогнозирование временных рядов и варианты его использования?
Прогнозирование временных рядов — это метод прогнозирования значений на основе исторических данных, отобранных по времени.
Прогнозирование является рудиментарным для управления бизнесом
Прогнозирование может помочь..
Прогнозирование дебита нефти (одномерный временной ряд)
В такой крупной отрасли, как нефть и газ, крайне важно прогнозировать производство в будущем; это позволяет им оптимизировать и избегать любых катастрофических ситуаций. Крупные компании осознали, что разработка и внедрение машинного обучения в отрасли может сэкономить много денег и уменьшить разрушительное воздействие на окружающую среду.
Также известная как vanilla RNN, традиционная рекуррентная нейронная сеть (RNN), применялась для моделирования последовательных данных в качестве..
Соревнование по прогнозированию временных рядов M4 с ThymeBoost
Часть 1: Еженедельный набор данных
TLDR: в этой статье мы рассмотрим несколько различных реализаций ThymeBoost, чтобы увидеть, насколько он конкурентоспособен в соревновании M4. Основными конкурентами являются модель ES-RNN (которая победила) и модель Theta, которая показала лучшие результаты. После набора данных Weekly некоторые реализации ThymeBoost выделялись.
Если вам нужно познакомиться с ThymeBoost, ознакомьтесь с этой статьей .
Таймбуст GitHub
Введение
Соревнование..
Введение в прогнозирование данных временных рядов.
Добро пожаловать в мой первый пост в блоге о прогнозировании данных Timeseries! В современном мире нас окружает значительная часть данных, которые генерируются каждый день в виде временных рядов. Данные временного ряда обычно создаются через равные промежутки времени и последовательно организованы. Он используется в различных отраслях, включая промышленное проектирование, финансы, экономику и здравоохранение. Анализ данных временных рядов можно использовать для создания прогнозов, поиска..
Недостатки моделей машинного обучения, о которых платформы для обработки данных никогда не говорят
Модели машинного обучения часто критикуют за их «черный ящик»; то есть часто трудно понять, как модель машинного обучения делает свои прогнозы. Это может затруднить объяснение почему модель машинного обучения пришла к определенному прогнозу.
Модификация модели машинного обучения также может быть сложной и трудоемкой, если она не работает должным образом.
1. Возможно, это не самый оптимальный подход к точному прогнозированию.
Известно, что модели машинного обучения отлично..
ИИ Surbana Jurong позволяет операторам PUB уверенно предвидеть аномалии качества воды
Существующая система обнаружения в реальном времени заставляет операторов реагировать на действия
Surbana Jurong (SJ) сотрудничала с PUB, Национальным водным агентством Сингапура, для создания и доставки модуля прогнозирования для одного из заводов по очистке питьевой воды в Сингапуре. Эта водная станция оснащена традиционной системой диспетчерского управления и сбора данных (SCADA), развернутой для мониторинга качества воды в режиме реального времени в процессе очистки.
Однако,..
Прогнозирование электронной коммерции Fbprophet + Optuna
Краткая статья о том, как использовать Optuna с Fbprophet.
Отличительной особенностью Optuna является то, что она не только проста в использовании, но и позволяет расслабиться. Вы можете легко адаптировать Optuna к тому, что вы используете для машинного обучения или глубокого обучения.
В этой статье мы подробно рассмотрим, как использовать Fbprophet с Optuna. Когда мы работали над этой статьей, мы использовали набор данных E-Commerce Data . Это транснациональный набор данных,..
