Машинное обучение. Прогнозирование временных рядов. К.В. Воронцов, Школа анализа данных, Яндекс.
4 года назад
Новая модель прогнозирования временных рядов
В сфере моделирования временных рядов ARIMA-модели сейчас являются самыми популярными. Однако, поскольку для очень многих компаний приоритетной является работа с данными, обладающими временной структурой, в мире активно появляются все новые методы и модели.
Одна из таких – модель Orbit, разработанная в компании Uber. Модель относится к моделям экспоненциального сглаживания и выпущена в виде Python-библиотеки для открытого использования...
📈 Модели для прогнозирования временных рядов: как выбрать? Прогнозирование временных рядов — это ключевая задача для анализа данных во многих сферах: от финансов до маркетинга. Использование мощных моделей может помочь предсказать будущее развитие трендов, спроса и поведения пользователей. Но какие модели использовать? Библиотека NeuralForecast от Nixtla предлагает широкий выбор моделей для работы с временными рядами, включая новейшие разработки на базе нейросетей. Модели, такие как N-BEATS, Autoformer, и Informer, позволяют точно прогнозировать сложные временные ряды, учитывая сезонные и нелинейные зависимости. Эти модели могут справляться даже с большим количеством данных и изменчивыми трендами. Почему стоит обратить внимание на NeuralForecast? ⚡️ Она оптимизирована для быстрого обучения 🔍 Удобные инструменты для анализа данных 🤖 Современные нейросетевые модели для точного прогнозирования 📚 Узнайте больше здесь: NeuralForecast #DataScience #TimeSeries #AI #MachineLearning #NeuralForecast