Prévoyez n'importe quoi sans l'agitation du ML.

Obtenir des prévisions univariées précises ne devrait pas nécessiter des semaines d'efforts ou un diplôme en apprentissage automatique. Qu'il s'agisse de planifier des stocks, de prédire la production d'énergie ou d'optimiser une chaîne d'approvisionnement, les prévisions de séries chronologiques doivent être simples, évolutives et fiables.

C'est pourquoi nous avons créé Sulie : un modèle de base conçu pour rendre les prévisions plus faciles, plus rapides et accessibles à tous.

? Qu'est-ce que Sulie ?

Sulie est un modèle de base pour la prévision de séries chronologiques. Formée sur divers ensembles de données dans différents secteurs et tâches, Sulie est indépendante du secteur et flexible en matière de données, ce qui la rend capable de résoudre un large éventail de problèmes de prévision de séries chronologiques sans nécessiter de personnalisation spécifique à la tâche.

? Pourquoi Sulie ?

Voici pourquoi Sulie se démarque :

• Prévisions en quelques lignes de code : commencez à faire des prévisions rapidement, sans pipelines ni configuration complexes.
• Réglage précis automatique - Sulie s'adapte à vos données pour améliorer la précision tout en restant concentré sur vos objectifs.
• Zéro tracas ML - Pas besoin de former des modèles, de manipuler des hyperparamètres ou de gérer l'infrastructure. Sulie s'occupe du gros travail.

? Cas d'utilisation réels

Sulie est parfaite pour :

• Énergie - Prévoyez la production d'énergie renouvelable, comme la production éolienne ou solaire.
• Commerce de détail - Planifiez le réapprovisionnement des produits et prévoyez les tendances des ventes.
• Supply Chain - Optimisez la logistique et réduisez les coûts d'inventaire.
• Données financières - Prévoyez les tendances des revenus ou des dépenses.

? Comment ça marche

L'intégration de Sulie dans votre workflow ou SaaS est simple. Voici un exemple :

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"
)

Commencer

• Explorez Sulie sur GitHub
• En savoir plus sur sulie.co

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!