ML의 번거로움 없이 무엇이든 예측할 수 있습니다.

정확한 일변량 예측을 얻으려면 몇 주간의 노력이나 기계 학습 학위가 필요하지 않습니다. 재고 계획, 에너지 생산량 예측, 공급망 최적화 등 시계열 예측은 간단하고 확장 가능하며 신뢰할 수 있어야 합니다.

이것이 바로 우리가 Suli를 구축한 이유입니다. 모든 사람이 예측을 더 쉽고 빠르며 접근할 수 있도록 설계된 기반 모델입니다.

? 설리란 무엇인가요?

Sulie는 시계열 예측의 기초 모델입니다. 산업과 작업 전반에 걸쳐 다양한 데이터세트에 대한 교육을 받은 Sulie는 산업에 구애받지 않고 데이터 유연성을 갖추고 있어 작업별 맞춤화 없이도 광범위한 시계열 예측 문제를 해결할 수 있습니다.

? 왜 설리인가?

설리가 눈에 띄는 이유는 다음과 같습니다.

• 몇 줄의 코드로 예측 - 복잡한 파이프라인이나 설정 없이 빠르게 예측을 시작하세요.
• 자동 미세 조정 - Sulie는 사용자가 목표에 집중하는 동안 정확성을 높이기 위해 데이터에 적응합니다.
• ML 번거로움 없음 - 모델을 교육하거나 하이퍼파라미터를 조작하거나 인프라를 다룰 필요가 없습니다. 설리는 무거운 짐을 짊어지고 있어요.

? 실제 사용 사례

술리는 다음과 같은 경우에 적합합니다.

• 에너지 - 풍력, 태양광 발전 등 재생에너지 생산량을 예측합니다.
• 소매 - 제품 재입고를 계획하고 판매 동향을 예측합니다.
• 공급망 - 물류를 최적화하고 재고 비용을 절감합니다.
• 재무 데이터 - 수익 또는 지출 동향을 예측합니다.

? 작동 방식

Sulie를 워크플로 또는 SaaS에 통합하는 것은 간단합니다. 예는 다음과 같습니다.

import os
import pandas as pd
from sulie import Sulie

client = Sulie(
    api_key=os.environ.get("SULIE_API_KEY")
)

# Prepare your data
df = pd.DataFrame(your_data)

# Upload a dataset
dataset = client.upload_dataset(
    name="product-purchases-v1", 
    df=df
)

# Forecast on time-series data                                                           
forecast = client.forecast(
    dataset="product-purchases-v1",
    horizon=30, # 30 time steps ahead
    target_col="y"
)

시작하기

• GitHub에서 Sulie를 살펴보세요
• sulie.co에서 자세히 알아보세요.

위 내용은 ML의 번거로움 없이 무엇이든 예측할 수 있습니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!