Ramalan apa sahaja tanpa kesibukan ML.

Mendapatkan ramalan univariate yang tepat tidak sepatutnya memerlukan usaha berminggu-minggu atau ijazah dalam pembelajaran mesin. Sama ada merancang inventori, meramalkan output tenaga atau mengoptimumkan rantaian bekalan, ramalan siri masa hendaklah mudah, berskala dan boleh dipercayai.

Itulah sebabnya kami membina Sulie: model asas yang direka untuk menjadikan ramalan lebih mudah, lebih pantas dan boleh diakses oleh semua orang.

? Apakah Sulie?

Sulie ialah model asas untuk ramalan siri masa. Dilatih mengenai set data yang pelbagai merentas industri dan tugasan, Sulie adalah agnostik industri dan fleksibel data, menjadikannya mampu menangani pelbagai masalah ramalan siri masa tanpa memerlukan penyesuaian khusus tugas.

? Kenapa Sulie?

Inilah sebab Sulie menonjol:

• Ramalan dalam Beberapa Baris Kod - mulakan ramalan dengan cepat, tanpa saluran paip atau persediaan yang rumit.
• Penalaan Halus Auto - Sulie menyesuaikan diri dengan data anda untuk meningkatkan ketepatan sambil anda kekal fokus pada matlamat anda.
• Zero ML Hassle - Tidak perlu melatih model, bermain-main dengan hiperparameter atau berurusan dengan infrastruktur. Sulie menjaga angkat berat.

? Kes Penggunaan Dunia Sebenar

Sulie sesuai untuk:

• Tenaga - Ramalkan pengeluaran tenaga boleh diperbaharui, seperti penjanaan angin atau suria.
• Runcit - Rancang penyimpanan semula produk dan ramalkan trend jualan.
• Rantaian Bekalan - Optimumkan logistik dan kurangkan kos inventori.
• Data Kewangan - Ramalan arah aliran dalam hasil atau perbelanjaan.

? Cara Ia Berfungsi

Menyepadukan Sulie ke dalam aliran kerja atau SaaS anda adalah mudah. Berikut ialah contoh:

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"
)

Mulakan

• Teroka Sulie di GitHub
• Ketahui lebih lanjut di sulie.co

Atas ialah kandungan terperinci Ramalan apa sahaja tanpa kesibukan ML.. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!