Работая в компании, которая занимается автоматизацией складских процессов, мы столкнулись с задачей прогнозирования нагрузки на склад. Это классическая задача предсказания временных рядов, в которой, имея достаточно большой объем исторических данных (минимум 1-2 года), нужно спрогнозировать, как эти данные будут меняться в будущем.
Рубрика «arima»
Chronos и AutoGluon-TimeSeries — мощный инструмент прогнозирования временных рядов
2025-09-21 в 13:16, admin, рубрики: arima, AutoGluon, Chronos, transformer, wql, прогнозирование временных рядовПрогнозируем временные данные с TimeGPT
2025-01-22 в 14:01, admin, рубрики: AI, arima, ETS, prophet, TimeGPT, ИИ, прогнозирование, файнтюнинг
Прогнозирование временных рядов играет ключевую роль в самых разных отраслях: от предсказания тенденций на фондовом рынке до оптимизации цепочек поставок и управления запасами.
Однако традиционные модели, такие как ARIMA, Читать полностью »
Открытый курс машинного обучения. Тема 9. Анализ временных рядов с помощью Python
2017-04-24 в 11:00, admin, рубрики: arima, forecast, holr-winters, machine learning, mlcourse_open, ods, open data science, python, time series, Алгоритмы, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучениеДоброго дня!
Мы продолжаем наш цикл статей открытого курса по машинному обучению и сегодня поговорим о временных рядах.
Посмотрим на то, как с ними работать в Python, какие возможные методы и модели можно использовать для прогнозирования; что такое двойное и тройное экспоненциальное взвешивание; что делать, если стационарность — это не про вас; как построить SARIMA и не умереть; и как прогнозировать xgboost-ом. И всё это будем применять к примеру из суровой реальности.
Предсказываем будущее с помощью библиотеки Facebook Prophet
2017-03-23 в 11:01, admin, рубрики: arima, arma, data mining, machine learning, ods, Predictions, prophet, python, time series, Блог компании Open Data Science, математика, машинное обучение
Прогнозирование временных рядов — это достаточно популярная аналитическая задача. Прогнозы используются, например, для понимания, сколько серверов понадобится online-сервису через год, каков будет спрос на каждый товар в гипермаркете, или для постановки целей и оценки работы команды (для этого можно построить baseline прогноз и сравнить фактическое значение с прогнозируемым).
Существует большое количество различных подходов для прогнозирования временных рядов, такие как ARIMA, ARCH, регрессионные модели, нейронные сети и т.д.
Сегодня же мы познакомимся с библиотекой для прогнозирования временных рядов Facebook Prophet (в переводе с английского, "пророк", выпущена в open-source 23-го февраля 2017 года), а также попробуем в жизненной задаче – прогнозировании числа постов на Хабрехабре.