Публикации по теме 'forecasting'


Использование AI и ML для прогнозирования будущих тенденций продаж в косметической промышленности
Искусственный интеллект и машинное обучение произвели революцию во многих отраслях и могут также изменить косметическую промышленность. Используя AI и ML, компании могут прогнозировать будущие тенденции продаж и принимать обоснованные решения о разработке своих продуктов и маркетинговых стратегиях. Одним из способов использования ИИ и машинного обучения для прогнозирования будущих тенденций продаж в косметической отрасли является анализ данных о клиентах. Компании могут использовать..
API прогнозирования: пример с Django и Google Trends
Создайте веб-приложение для прогнозирования развития Google Trends. "Введение" Джанго Моделс Услуги : Источники данных , Предварительная обработка , ML , Задачи Слой взаимодействия : Сериализаторы , Виды , Конечные точки Выводы Введение Что такое Джанго? Django — высокоуровневый веб-фреймворк Python. Он разработан, чтобы быть быстрым, безопасным и масштабируемым, что делает его популярным выбором для разработки надежных веб-приложений, сложность которых,..
🌦️ «Взлом кода погоды: как машинное обучение помогает предсказывать завтрашнее небо!» 🕵️‍♀️🌤️
👋 Привет, энтузиасты данных! Выпейте чашечку кофе ☕️ и заведите непринужденную беседу о захватывающем мире машинного обучения! 🤖💡 Вот некоторые из основных преимуществ: Безопасность и готовность 2. Сельское хозяйство и сельское хозяйство 3. Транспорт и путешествия 4. Экологический мониторинг и исследования Для начала нам понадобятся исторические данные о погоде и соответствующие характеристики, такие как температура, влажность, скорость ветра и многое другое. Получив..
Ежедневная самопроверка и самоотчетность для контроля инфекционных заболеваний
Среди других факторов эффективность и действенность любой системы наблюдения в первую очередь оцениваются ее способностью подавать сигналы раннего предупреждения. В настоящее время программы эпиднадзора за инфекционными заболеваниями по всему миру намного ниже планки своевременного выявления пациентов с симптомами. По-прежнему существует большая зависимость от социальных работников и отчетов медицинских учреждений. Это создает временной лаг в выявлении лиц с симптомами для подтверждающих..
Устойчивая структура планирования спроса
Недавние перебои со спросом подвергли глобальные цепочки поставок серьезному испытанию. Всплеск спроса на определенные товары в сфере здравоохранения, потребительских товаров или электронной коммерции привел к множеству перестрелок в цепочке поставок. По данным Adobe , в сочетании с глобальным дефицитом поставок результатом является увеличение на 250% случаев отсутствия на складе в октябре 2021 года по сравнению с допандемическим периодом (январь 2020 года). Кроме того, структурные..
Освоение прогнозирования временных рядов с помощью «sktime»
Приветствую вас, любители данных! Сегодня мы отправляемся в захватывающее путешествие в область прогнозирования временных рядов с помощью чудесной библиотеки sktime. Независимо от того, являетесь ли вы опытным специалистом по данным, стремящимся отточить свои навыки, или любопытным новичком, делающим первые шаги в мире анализа временных рядов, это руководство обещает практично разгадать магию прогнозирования. Итак, пристегните ремни безопасности и вперед! Коды, использованные в этом..
Будущее прогнозирования временных рядов
Примечание редактора. Анализ и прогнозирование данных временных рядов становятся все более важными из-за массового производства данных временных рядов, а по мере того, как непрерывный мониторинг и сбор таких данных становятся все более распространенными, потребность в дополнительных Эффективный анализ и прогнозирование будут только расти. Как ведущий эксперт в области анализа и прогнозирования временных рядов, Эйлин Нильсен делится своими мыслями о том, что ждет в будущем прогнозирование..