Публикации по теме 'forecasting'


Как немецкие компании начинают использовать возможности машинного обучения?
Как Kineo, мы предлагаем компаниям легкий доступ к решениям машинного обучения. Это означает, что мы являемся первым пунктом назначения для многих немецких корпоративных компаний, когда дело доходит до оценки вариантов использования. Искусственный интеллект (ИИ) - горячая тема почти во всех крупных компаниях. В повестке дня каждой компании стоит его использование, но мы поняли, что после встречи с более чем 100 компаниями только 15–20% компаний внедрили решения на основе..
LSTM с запаздывающими данными
LSTM с запаздывающими данными Следует ли использовать запаздывающие данные при построении LSTM? При создании своего первого LSTM вы быстро поймете, что ваши входные данные должны быть в форме 3-мерного массива. Три измерения: Образцы Временные шаги (или размер окна) Возможности Потенциально запутывающая часть разработчиков моделей - это элемент Временные шаги . Большинство разработчиков моделей используют простой двумерный массив (образцы, характеристики). Не..
Полное введение в анализ временных рядов (с R): Полупараметрические модели
В последней статье мы увидели общую стратегию думать о любой модели временных рядов и о том, как мы не хотим ни слишком много, ни слишком мало зависимости в наших моделях. Теперь мы хотели бы изучить это более подробно. Обозначение Просто быстрое примечание; помни это это просто сокращение для то есть некоторые временные ряды. Имея это в виду, давайте углубимся в примеры. Полупараметрические модели Давайте сначала посмотрим на определение полупараметрических..
Прогнозирование выживания: 5 профессиональных советов, как избежать проклятия PoC
Уроки, которые я извлек из проектов прогнозирования в дикой природе, которые помогут вам получить лучшие результаты с самого начала и запустить свои модели в производство. Многие модели машинного обучения не внедряются в производство. Некоторые даже называют это проклятием PoC: доказательство концепций, которые показывают многообещающие результаты, но их никто никогда не использует. Специалисты по данным часто жалуются на качество данных, неработающие конвейеры данных или сложность..
Прогнозирование фондового рынка с использованием модели ARIMA.
Модели авторегрессионного интегрированного скользящего среднего (ARIMA) уже довольно давно изучаются для прогнозирования временных рядов. В рамках этого блога давайте посмотрим, как их можно использовать для прогнозирования фондового рынка. «Предсказать цены акций очень сложно, особенно в отношении будущего» - одна из самых известных цитат датского физика Нилса Бора. Эта статья будет посвящена модели ARIMA, которую можно использовать для прогнозирования цен на акции (прогнозирование..
Проактивно масштабируемый кластер с прогнозированием FBProphet
В этой статье я расскажу об интересном проекте, над которым я недавно работал, в котором я смог проактивно управлять размером кластера на основе прогнозирования нагрузки. Я подробно расскажу о доступных встроенных возможностях AWS, почему я решил использовать FBProphet и как развернуть решение в рабочей среде. В этом документе слово «кластер» относится к набору инстансов Amazon EC2. Встроенные возможности AWS AWS поставляется с двумя встроенными возможностями масштабирования..
Методы машинного обучения на вирусе CORONA
Обзор вируса короны Коронавирусы (CoV) - это большое семейство вирусов, вызывающих заболевания, варьирующиеся от простуды до более тяжелых заболеваний, таких как ближневосточный респираторный синдром (MERS-CoV) и тяжелый острый респираторный синдром (SARS-CoV) . Новый вирус короны - это новый штамм, который ранее не был идентифицирован у людей. Вирусы короны являются зоонозными, то есть передаются от животных к людям. Подробные исследования показали, что SARS-CoV передавался от..