Prognostizieren Sie alles ohne die Hektik des maschinellen Lernens.

Um genaue univariate Prognosen zu erhalten, sollte kein wochenlanger Aufwand oder ein Abschluss in maschinellem Lernen erforderlich sein. Ob es um die Bestandsplanung, die Vorhersage der Energieproduktion oder die Optimierung einer Lieferkette geht, Zeitreihenprognosen sollten einfach, skalierbar und zuverlässig sein.

Deshalb haben wir Sulie entwickelt: ein Basismodell, das Prognosen einfacher, schneller und für jedermann zugänglich machen soll.

? Was ist Sulie?

Sulie ist ein grundlegendes Modell für die Zeitreihenvorhersage. Sulie ist branchen- und aufgabenübergreifend auf verschiedene Datensätze spezialisiert und daher branchenunabhängig und datenflexibel. Dadurch ist sie in der Lage, ein breites Spektrum an Zeitreihenprognoseproblemen zu lösen, ohne dass eine aufgabenspezifische Anpassung erforderlich ist.

? Warum Sulie?

Hier ist, warum Sulie auffällt:

• Prognose in wenigen Codezeilen – Beginnen Sie schnell mit der Prognose, ohne komplexe Pipelines oder Einrichtung.
• Automatische Feinabstimmung – Sulie passt sich an Ihre Daten an, um die Genauigkeit zu verbessern, während Sie sich auf Ihre Ziele konzentrieren können.
• Kein ML-Problem – Sie müssen keine Modelle trainieren, sich nicht mit Hyperparametern herumschlagen oder sich mit der Infrastruktur befassen. Sulie kümmert sich um das schwere Heben.

? Anwendungsfälle aus der Praxis

Sulie ist perfekt für:

• Energie – Prognostizieren Sie die Produktion erneuerbarer Energien, wie Wind- oder Solarenergie.
• Einzelhandel – Planen Sie Produktauffüllungen und prognostizieren Sie Verkaufstrends.
• Lieferkette – Logistik optimieren und Lagerkosten senken.
• Finanzdaten – Prognostizieren Sie Trends bei Einnahmen oder Ausgaben.

? Wie es funktioniert

Sulie in Ihren Workflow oder SaaS zu integrieren ist einfach. Hier ist ein Beispiel:

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"
)

Erste Schritte

• Entdecken Sie Sulie auf GitHub
• Erfahren Sie mehr unter sulie.co

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonPrognostizieren Sie alles ohne die Hektik des maschinellen Lernens.. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!