Публикации по тегам time-series-forecasting

Публикации по теме 'time-series-forecasting'

Временные ряды :: Часть 1 :: Интервью Вопросы и ответы

Вот некоторые вопросы интервью и примеры ответов, связанные с временными рядами: Вопрос 1. Что такое временной ряд и чем он отличается от перекрестных данных? Ответ: Временной ряд — это последовательность наблюдений, записанных в течение времени, обычно через равные промежутки времени. Данные временных рядов отличаются от данных поперечного сечения тем, что они отслеживают изменения во времени, в то время как данные поперечного сечения собираются в один момент времени и обычно собирают..

Облачная платформа Google: компонент N-BEATS

Создание пользовательского образа контейнера для архитектуры модели глубокого обучения N-BEATS Операции машинного обучения (MLOPs) и Google Cloud Операции машинного обучения (ML), или, как известно, MLOps, являются наиболее важным компонентом корпоративного ИИ. Без него модели машинного обучения и системы искусственного интеллекта (ИИ) никогда не выйдут за пределы стадии экспериментов или проверки концепции (PoC). MLOps — это критически важная инфраструктура, которая позволяет..

Машинное обучение для временных рядов

Наша цель в этой статье — предоставить несколько реальных примеров того, как алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа временных рядов. Несмотря на свою относительную молодость, эта область показала себя многообещающей для успешного применения. В этой лекции мы обсудим методы машинного обучения данных временных рядов, которые изначально не были предназначены для данных временных рядов. По сравнению с методами прогнозирования, обсуждавшимися в предыдущих статьях, машинное..

Временные ряды - основные понятия перед тем, как начать

Мы всегда хотим знать, что произойдет в будущем, и если мы можем предсказать важную информацию о будущем, это будет еще интереснее. Мы всегда хотим знать, что произойдет в будущем, и если мы можем предсказать важную информацию о будущем, это будет еще интереснее. Данные временных рядов - это набор наблюдений, сделанных в течение определенного периода времени. Временные ряды в машинном обучении - это инструмент прогнозирования для прогнозирования предстоящей информации. Он включает в..

Как Holt’s Winter превосходит ARIMA при ограниченных данных

Привет, ребята, как многие из вас знают, ARIMA и зима Холта - две популярные модели прогнозирования временных рядов, которые используются для прогнозирования стационарных / нестационарных данных. Проект, над которым я работал, включал сравнение и прогнозирование потребления воды для 84 районов моего города. Я использовал 6 моделей временных рядов, но ограничиваюсь обсуждением только двух популярных моделей прогнозирования сезонных данных. Это графики, которые я получил для конкретной..

10 лучших универсальных пакетов Python для временных рядов

Откройте для себя больше ресурсов временных рядов на OpenTimeSeries.com ! С постоянно растущей доступностью данных с отметками времени спрос на комплексные и эффективные инструменты анализа временных рядов вырос в геометрической прогрессии. Вот 10 лучших (наиболее загружаемых на PyPi) пакетов Python, которые могут помочь со сквозной аналитикой временных рядов, включая прогнозирование, классификацию, обнаружение аномалий и т. д. Авто_ТС Auto_TimeSeries позволяет создавать и..

Никстла : Использование метода ансамбля для временных рядов (Часть 3)

Ансамблевое обучение — это мощный метод, используемый в машинном обучении для объединения прогнозов нескольких моделей с целью повышения точности и уменьшения переобучения. Один из подходов к построению модели ансамбля заключается в использовании метаобучения и тестирования на исторических данных. Метаобучение — это процесс обучения модели тому, как учиться. В контексте ансамблевого обучения метаобучение включает в себя обучение метамодели для изучения оптимальных весов для объединения..