Рекуррентная нейронная сеть с авторегрессией для более масштабируемого прогнозирования. Прогнозирование временных рядов. Это еще одно модное слово, которое становится популярным в области науки о данных? Возможно, вы слышали и использовали различные методы прогнозирования временных рядов для прогнозирования будущих событий во многих отраслях, от розничной торговли и финансов до телекоммуникаций, энергетики, транспорта, для прогнозирования будущего спроса на продукты, поставок,..

Обладая огромным источником и объемом данных временных рядов, своевременное обнаружение закономерностей в данных становится важной частью анализа и принятия решений во многих компаниях. Знание будущего заранее помогает лицам, принимающим решения, планировать свои стратегии в соответствии с намерениями клиентов, получая огромное преимущество. Улучшение моделей прогнозирования усложнилось вместе с возможностями фиксировать ранее незамеченные корреляции. В этом блоге мы собираемся обсудить..