飞桨EasyDL新发布自动时序预测功能 一键上手实现多变量复杂场景预测

企业动态
时序预测是根据历史统计数据的时间序列,对未来的变化趋势进行预测分析。在销量预测销售、交通流量预测、价格预测等典型场景应用广泛。

 

  百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台在机器学习方向推出了自动时序预测的功能,极大程度降低了构建模型的难度与门槛。可广泛应用于零售、金融、交通及天气预测等场景。

  时序预测是根据历史统计数据的时间序列,对未来的变化趋势进行预测分析。在销量预测销售、交通流量预测、价格预测等典型场景应用广泛。比如,销量预测可以指导商家安排销售计划,也可以帮助店铺进行供应链与库存管理。特别是对于一些保质期较短的生鲜产品,如果能够准确预测未来一天甚至一周的销量,就可以合理安排商品的供应,防止库存不足或是商品变质带来的经济损失。

  不止零售,在金融行业,时序预测也是大有可为。比如银行可根据目前客户群体的画像,如年龄、职业、购买金额等历史信息进行分析,得出理财销售情况预估。在交通流量预测方面,可以针对固定时段,如节假日机动车、非机动车流量甚至是交通事故情况,推断接下来假期交通流量,既可以宏观预测一个城市的流量变化,也可预测到一个路口的流量情况,方便相关部门提前部署交通疏导,让老百姓的出行顺利通畅!

  这些场景都可以通过构建时序预测模型来实现。那么时序预测模型构建会很复杂且难以上手吗?下面详细讲解。

  零门槛上手时序预测,你也可以成为把控风向的「预测达人」

  时序预测在企业发展和商业决策中的地位举足轻重。不过想要快速上手还是比较麻烦,除了机器学习通用的一些特征工程和建模以外,时序预测因为其特有的时间相关性,还应当额外地进行一系列的操作来保证数据质量。比如样本的重新采样,缺失值、临近值填充等。另外,根据时序预测场景的不同,对前期数据准备带来了更多挑战。比如供应链管理中,需要对多个商品的销量进行预测,那么我们需要单独对每个商品的历史数据进行处理,若是商品数量非常多,那么必然是一件费力的事情。

  百度飞桨EasyDL零门槛AI开发平台在机器学习方向推出了自动时序预测的功能,极大程度降低了构建模型的难度与门槛。用户只需要在EasyDL平台上传时序数据、根据实际情况选择适合的参数即可启动模型自动训练,获得模型后便可以通过上传历史数据获得时序数据的预测结果啦!

  简单上手,你也可以成为把控未来趋势风向的「预测达人」

  三大功能加持,变量多且复杂场景全部拿下

  我们都知道,现实生活、工作场景几乎都是变量多且复杂的应用场景。基于算法种类丰富的优势,EasyDL时序预测支持以下三大功能:

  功能1:多个目标同时预测

  例如在销量预测场景中,通常会面临海量SKU预测的问题。EasyDL时序预测支持自动对数据进行分组预测,用户只需在训练模型界面选择分组字段,后台便会根据分组字段分别抽取各个时间序列,分别进行处理。

  功能2:多步预测

  指的是多个时间单元的预测,假设时间单元是1天(即以一天为采样间隔的数据),那么同时对明天,后天的销量进行预测,就是多步预测,目前EasyDL最大支持30个时间单元的多步预测。

  功能3:多变量预测

  EasyDL时序预测能自动对时间列抽取节假日特征,另外也支持对上传数据中的多个变量进行特征抽取,比如温度、是否促销等与目标列有关的变量。以便适应更复杂的实际应用场景,如天气预测、销量预测等。

  基于以上功能,相信你也可以尝试使用EasyDL时序预测功能应用到实际来预测未来趋势。

  EasyDL简介

  EasyDL基于飞桨深度学习框架,面向企业 AI 应用开发者提供零门槛 AI 开发平台,实现零算法基础定制高精度AI模型。EasyDL 提供一站式的智能标注、模型训练、服务部署等全流程功能,内置丰富的预训练模型和自动化模型优化机制,支持公有云、设备端、私有服务器、软硬一体方案等灵活的部署方式。

  目前,EasyDL在工业制造、安全生产、零售快消、智能硬件、文化教育、政府政务、交通物流、互联网等领域广泛落地,并连续两年在 IDC 机器学习平台市场份额报告中位列第一。

  现在百度搜索“百度EasyDL”进入产品主页,不仅可以快速体验“时序预测”功能,还可以参与“2021万有引力计划”,跑一遍模型训练部署,获取最低1000元、最高10000元平台代金券。10000元代金券在EasyDL平台消费无使用门槛哦!

责任编辑:张诚 来源: 互联网
相关推荐

2023-05-03 20:27:49

独立预测联合预测多元时序

2017-11-20 11:51:40

KerasLSTM深度学习

2022-11-24 17:00:01

模型ARDL开发

2020-11-24 11:00:24

前端

2023-05-04 08:23:03

AI基础设施机器学习

2024-03-18 00:00:03

时间序列Prompt模型

2012-10-08 10:28:37

IT预算云计算虚拟化

2022-07-12 14:45:54

达摩院模型

2020-07-15 10:10:01

人工智能

2021-02-22 11:07:49

Windows 10微软数据传输

2011-04-12 10:30:35

Windows 8

2021-03-30 08:56:41

微软PowerPoint AI 自动对齐功能

2013-01-17 10:44:16

飞视美视频网络统一通信

2023-12-22 13:57:00

文本复制长按复制功能JS

2020-04-23 11:20:12

百度

2018-01-31 13:59:46

思科预测数据

2024-03-15 14:34:12

Oracle数据库一键巡检

2023-05-19 13:15:15

视频分割

2023-10-27 09:34:34

携程应用

2022-12-01 09:34:01

模型论文
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号