Публикации по теме time-series-forecasting

Публикации по теме 'time-series-forecasting'

Прогнозирование продаж в магазине: анализ временных рядов и прогнозное моделирование.

Обзор Корпорация Favorita, известный эквадорский розничный продавец продуктов питания, сталкивается с постоянной проблемой точного прогнозирования продаж в магазинах для своего широкого спектра продуктов. В связи с тем, что в разных магазинах Favorita продаются тысячи товаров, необходимость точного прогнозирования объемов продаж стала первостепенной. В этом проекте мы приступаем к разработке надежной модели, которая использует возможности анализа временных рядов для более точного..

Сезонность в прогнозировании временных рядов с помощью Facebook Prophet

В предыдущей части нашей серии Facebook Prophet мы рассмотрели, как моделировать компонент тренда и настраивать точки изменения и регуляризацию для повышения точности прогнозирования. В этой статье мы сосредоточимся на сезонном компоненте и рассмотрим, как его эффективно моделировать с помощью Facebook Prophet. Сезонная составляющая Facebook Prophet использует для моделирования сезонности частичные суммы Фурье. Частичные суммы Фурье — это усеченная версия ряда Фурье, в которой..

Никаких статических экспериментов: масштабируемые блокноты для прогнозирования временных рядов в Sage

Прогнозирование временных рядов — это использование модели для прогнозирования будущих значений на основе ранее наблюдаемых значений. В Sage мы использовали множество моделей временных рядов для предоставления услуг нашим клиентам. Чтобы обеспечить качество наших моделей, мы проверяем их производительность, используя распространенную практику, известную как стратегия тестирования на исторических данных . В нашем масштабе такая стратегия требует запуска миллионов моделей в сочетании с..

Как ответственно реализовать успешный проект машинного обучения

Взгляд с высоты птичьего полета на проблему машинного обучения Как ответственно реализовать успешный проект машинного обучения Пятнадцать заповедей для облегчения эффективной и действенной коммуникации в цепочке создания ценности ИИ Даже среди ученых довольно много заблуждений об ИИ и силе машинного обучения. Ими движет истерический ажиотаж и скорее неосторожные, чем необоснованные заявления о его результативности в решении реальных мировых проблем . Некоторая шумиха исходит..

Прогнозирование цены акций Google с помощью моделирования ARIMA

Репозиторий Github для этого можно найти здесь После фиаско Gamestop с сабреддитом r/wallstreetbets я очень заинтересовался фондовым рынком. Он сулит возможность чрезвычайного богатства. Если бы вы могли быть правы только в одном случае, вы могли бы навсегда изменить свою жизнь. Так много людей преследовали эту мечту, и все же так много людей разбили свои мечты, как Том Брэди разбился о вождей Канзас-Сити. Почему? Количество переменных, влияющих на цену акции, бесчисленно. Средний..

Многомерное многошаговое прогнозирование временных рядов с использованием моделей последовательностей (1/4)

Работая над задачей прогнозирования многомерных многошаговых временных рядов, я не смог найти никаких замечательных методов/моделей. Затем я вспомнил, что ранее работал над личным проектом, где использовал модели последовательности, такие как кодер-декодер, для машинного перевода. Если подумать, машинный перевод также очень похож на многомерное многошаговое прогнозирование временных рядов. Оба имеют 3D-вход и 3D-выход. Но есть пара отличий - Нет встраивания слов или слоя..

Полное руководство по прогнозированию временных рядов (Часть -1)

Прогнозирование временных рядов было, безусловно, самой элементарной проблемой, находящей свою основу в самых разных отраслевых задачах. Будь то прогнозирование цен на акции или прогнозирование уровней запасов, большинство современных задач прогнозирования основаны на исторических закономерностях и подходе временных рядов. В этой серии блогов, состоящей из трех частей, мы исследуем различные соображения и методы, которые необходимо учитывать при подходе к таким проблемам. Но прежде..