“`html

Nixtla выпустила NeuralForecast 1.7.4: библиотеку, революционизирующую нейронный прогноз с удобством использования и надежностью

Важное событие для сообщества прогнозирования: Nixtla объявила о выпуске NeuralForecast, передовой библиотеки, разработанной для предложения надежной и удобной коллекции моделей нейронного прогнозирования. Эта библиотека нацелена на устранение постоянных проблем, с которыми сталкиваются прогнозисты в плане удобства использования, точности и вычислительной эффективности.

Основные особенности NeuralForecast

1. Удобство и надежность: библиотека NeuralForecast приоритетно ориентирована на удобство использования, предлагая единый интерфейс, совместимый с другими популярными библиотеками прогнозирования, такими как StatsForecast и MLForecast. Это упрощает рабочий процесс для пользователей, знакомых с этими библиотеками, обеспечивая плавные переходы и повышенную производительность.

2. Поддержка экзогенных переменных: библиотека поддерживает статические, исторические и будущие экзогенные переменные, обеспечивая гибкость ввода модели. Эта функция критически важна для включения внешних факторов в модели прогнозирования, улучшая точность.

3. Интерпретация прогнозов: NeuralForecast включает инструменты для интерпретации прогнозов путем построения трендов, сезонности и компонентов внешних предсказаний. Эта возможность помогает пользователям понять основные закономерности и влияния в их данных.

4. Вероятностное прогнозирование: NeuralForecast облегчает вероятностное прогнозирование с помощью простых адаптеров моделей для квантильных потерь и параметрических распределений. Этот подход позволяет пользователям генерировать прогнозы с доверительными интервалами, предлагая более полное представление потенциальных будущих результатов.

5. Автоматический выбор модели: библиотека включает параллельную автоматическую настройку гиперпараметров, эффективно ищущую лучшую конфигурацию проверки. Эта функция значительно сокращает время и вычислительные ресурсы, необходимые для оптимизации модели.

Пример использования

Ниже приведен образец кода, демонстрирующий, как использовать NeuralForecast с моделями NBEATS и NHITS для прогнозирования ежемесячных данных о пассажирах:

Вывод

Выпуск NeuralForecast от Nixtla решает основные проблемы, которые ранее ограничивали практическое применение нейронных сетей в прогнозировании, сосредотачиваясь на удобстве использования, надежности и передовых моделях. Эта библиотека обещает стать бесценным инструментом для специалистов по обработке данных и прогнозированию, стремящихся использовать нейронные сети в полной мере.

Arcee AI выпустила DistillKit: открытый инструмент для модельного дистилляции, превращающий модели малых языков в эффективные высокопроизводительные

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте NeuralForecast 1.7.4, чтобы улучшить свои процессы и прогнозирование.

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу, определите, где возможно применение автоматизации и какие ключевые показатели эффективности (KPI) вы хотите улучшить с помощью ИИ. Подберите подходящее решение и внедряйте ИИ-решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и опыт, расширяйте автоматизацию.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/flycodetelegram

Попробуйте ИИ ассистент в продажах https://flycode.ru/aisales/. Этот ИИ ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.

Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru

“`