Как TimeGPT преобразует прогнозную аналитику с помощью ИИ

ИИ радикально изменил прогнозную аналитику, сделав прогнозирование более точным, чем когда-либо прежде.

Предприятия во всех отраслях пользуются преимуществами, извлекая выгоду из широких возможностей ИИ, чтобы предвидеть будущие тенденции и готовиться к тому, что произойдет не за горами.

Точность любого прогноза зависит от ряда факторов: сложности алгоритмов ИИ , надежности прогнозных моделей, а также качества и количества данных, на которых они обучаются, и это лишь некоторые из них.

TimeGPT от Nixtla — это генеративная предварительно обученная модель, специально разработанная для прогнозирования данных временных рядов. Это мощный актив, который позволит вам прогнозировать будущие результаты с большей точностью, давая вам предвидение, позволяющее извлечь выгоду из предстоящих возможностей и избежать возможных ловушек.

Ниже мы рассмотрим TimeGPT под микроскопом, проанализируем его со всех сторон и покажем, как вы можете интегрировать его с вашей базой данных, чтобы максимально использовать весь потенциал прогнозной аналитики.

Что такое TimeGPT?

TimeGPT — это предварительно обученная генеративная модель для прогнозирования данных временных рядов. Его основная функция — прогнозировать будущие значения во временных рядах на основе исторических данных.

Приложение обрабатывает данные последовательно, используя метод окон для анализа исторических точек данных и распознавания закономерностей. Это позволяет прогнозировать будущие значения путем экстраполяции выявленных закономерностей.

Обзор TimeGPT

• Инновационное предварительное обучение : TimeGPT от Nixtla применяет предварительно обученные модели к данным временных рядов, используя собранные данные для прогнозирования новых наборов данных без специального обучения, что является отходом от традиционных моделей.
• Расширенное распознавание закономерностей : TimeGPT превосходно выявляет сложные закономерности в данных временных рядов, превосходя многие традиционные модели в обнаружении тенденций, сезонности и аномалий.
• Эффективное прогнозирование . Используя передовые нейронные сети, TimeGPT предлагает эффективное прогнозирование, сокращая время и ресурсы, обычно необходимые для анализа временных рядов, за счет исключения переобучения для конкретного набора данных.
• Непрерывное обучение и адаптация . В отличие от статических традиционных моделей, TimeGPT обладает потенциалом для постоянного обучения и адаптации, сохраняя точность по мере появления новых данных.

Возможности и преимущества TimeGPT

Являясь одной из ведущих моделей прогнозной аналитики, TimeGPT предлагает расширенные возможности, которые предоставляют множество уникальных функций, что делает ее мощным инструментом для управления сложными сценариями прогнозирования. К ним относятся:

• Обнаружение аномалий
  • Особенность: используя методы прогнозного моделирования, TimeGPT превосходно выявляет необычные закономерности или выбросы в данных временных рядов, которые часто указывают на важные, но неожиданные события.
  • Преимущество: эта функция имеет решающее значение для предприятий и аналитиков, поскольку позволяет быстро обнаруживать необычные события и реагировать на них, гарантируя, что модели прогнозирования остаются точными и надежными даже при наличии отклонений.
• Обработка экзогенных переменных
  • Особенность: TimeGPT может включать в свой анализ внешние факторы или экзогенные переменные (например, погодные условия для прогнозирования розничных продаж).
  • Преимущество: эта возможность позволяет делать более детальные и точные прогнозы, учитывая влияние внешних элементов, что особенно полезно в сценариях, где внешние факторы существенно влияют на тенденции данных.
• Тонкая настройка
  • Функция: хотя TimeGPT представляет собой предварительно обученную модель, она предлагает возможность тонкой настройки для адаптации к конкретным наборам данных или уникальным потребностям прогнозирования.
  • Преимущество: эта функция позволяет пользователям более точно адаптировать модель к своим конкретным требованиям, повышая точность и актуальность прогнозов в специализированных контекстах.
• Историческое прогнозирование
  • Функция: TimeGPT может анализировать прошлые данные для создания исторических прогнозов, позволяя пользователям понять, как модель предсказала бы прошлые события.
  • Преимущество: это особенно полезно для проверки точности и надежности модели, давая пользователям уверенность в ее будущих прогнозах.

Управление сложными сценариями прогнозирования

Функции TimeGPT особенно полезны при работе со сложными сценариями, такими как праздники, особые даты и нерегулярные временные метки.

• Праздники и особые даты. Эти события могут существенно повлиять на тенденции в данных временных рядов. Способность TimeGPT обнаруживать аномалии и включать экзогенные переменные помогает точно прогнозировать эти даты, учитывая их уникальное влияние.
• Нерегулярные временные метки. Иногда данные временных рядов могут быть нерегулярными или в них могут отсутствовать точки. Сложные алгоритмы TimeGPT могут обрабатывать такие нарушения, обеспечивая согласованное и точное прогнозирование даже с неоднородными данными.

Развертывание моделей TimeGPT в MindsDB

MindsDB — это платформа для создания индивидуального ИИ на основе корпоративных данных. Он работает путем подключения любого источника данных к любой модели или платформе AI/ML и автоматизации потока данных в реальном времени между ними.

MindsDB объединяет источники данных с передовыми моделями искусственного интеллекта и машинного обучения, такими как TimeGPT. Это позволяет легко создавать, обучать эти модели и управлять ими, что делает их особенно полезными для тех, у кого есть минимальный опыт в машинном обучении.

Интеграция TimeGPT в MindsDB начинается с создания механизма TimeGPT ML с использованием приведенного ниже оператора и предоставления ключа API TimeGPT.

 CREATE ML_ENGINE timegpt_engine FROM timegpt USING timegpt_api_key = 'timegpt-api-key';

Затем пользователи могут использовать оператор CREATE MODEL для создания, обучения и развертывания модели TimeGPT.

 CREATE MODEL model_table FROM data_source (SELECT * FROM data_table) PREDICT column_to_be_predicted ORDER BY date_column GROUP BY column_name, column_name, ... HORIZON 3 -- model forecasts the next 3 rows USING ENGINE = 'timegpt_engine';

Теперь вы можете запросить модель для получения прогнозов:

 SELECT m.date_column, m.column_to_be_predicted FROM data_table AS d JOIN model_table AS m WHERE d.date_column > LATEST;

С помощью MindsDB вы можете автоматизировать прогнозы и постоянно генерировать их для дальнейшего использования. Это особенно полезно, если у вас есть динамические данные, которые регулярно обновляются. Затем модель следует доработать с учетом последних данных, чтобы обеспечить максимально точные прогнозы.

Здесь мы создаем задание, которое настраивает модель с использованием последних данных и сохраняет ежедневные прогнозы в таблице базы данных.

 CREATE JOB automate_forecasts ( FINETUNE model_table FROM data_source (SELECT * FROM data_table); CREATE TABLE daily_forecasts_{{START_DATETIME}} ( SELECT m.date_column, m.column_to_be_predicted FROM data_table AS d JOIN model_table AS m WHERE d.date_column > LATEST ) ) EVERY 1 day;

Чтобы увидеть полный пример, посетите нашу страницу документации здесь . Дополнительные варианты использования прогнозирования можно найти здесь .

Как использовать TimeGPT в прогнозной аналитике

Компании должны быть достаточно гибкими, чтобы реагировать на ежеминутные изменения рынка. Использование методов прогнозной аналитики, например тех, которые доступны с помощью TimeGPT, поможет вам быть на шаг впереди и даже даст вам конкурентное преимущество.

Компании могут использовать TimeGPT в нескольких ключевых областях, в том числе:

Финансовое прогнозирование

Навыки TimeGPT в обработке и интерпретации данных, основанных на времени, позволяют делать более точные прогнозы в меняющейся сфере финансов. Его способность выявлять текущие тенденции и тонкие нюансы в наборах финансовых данных помогает создавать более обоснованные инвестиционные стратегии.

Прогнозирование спроса

В таких отраслях, как розничная торговля и производство, TimeGPT помогает прогнозировать спрос на продукцию. Это имеет решающее значение для управления запасами, оптимизации цепочки поставок и стратегического планирования. Анализируя исторические данные о продажах и рыночные тенденции, TimeGPT может прогнозировать будущие модели спроса, помогая предприятиям эффективно подготовиться и адаптироваться.

Обнаружение аномалий

Подход модели к последовательному обучению оказывается полезным при обнаружении аномалий, таких как обнаружение необычных закономерностей в сетевом трафике для обеспечения кибербезопасности или выявление нарушений производительности машин для профилактического обслуживания. Эта функция имеет решающее значение для предотвращения потенциальных проблем до того, как они усугубятся.

Варианты использования прогнозной аналитики

Вот лишь несколько способов использовать TimeGPT для точной прогнозной аналитики.

• Анализ фондового рынка: TimeGPT работает лучше по сравнению с традиционными методами прогнозирования цен на акции, помогая инвесторам и аналитикам.
• Прогнозирование тенденций в здравоохранении : прогнозирует тенденции в здравоохранении, что важно для распределения и планирования ресурсов.
• Оптимизация цепочки поставок: TimeGPT прогнозирует будущие потребности в логистике, повышая эффективность и сокращая затраты.
• Анализ поведения розничных клиентов: он прогнозирует тенденции розничных покупок, помогая в управлении запасами и целевом маркетинге.
• Прогнозируемое техническое обслуживание производства: TimeGPT выявляет потенциальные сбои оборудования, сводя к минимуму время простоя и затраты на техническое обслуживание.

TimeGPT в реальном мире

Глобальный бизнес стал более сложным и взаимосвязанным, чем когда-либо. Одно неверное движение в одной отрасли может иметь волновой эффект в нескольких других, поэтому для компаний крайне важно использовать прогнозную аналитику для прогнозирования, подготовки и реагирования на будущие события.

Благодаря расширенному анализу временных рядов, возможностям глубокого обучения, адаптивному обучению и настраиваемым масштабируемым моделям TimeGPT оказался эффективным инструментом для более точного прогнозного анализа.

Интеграция TimeGPT с MindsDB создает мощную комбинацию, которая повышает точность и применимость прогнозной информации непосредственно в бизнес-базах данных. Это дает вам возможность предвидеть и быстро реагировать на быстро развивающийся мировой рынок.

Как TimeGPT будет работать с данными вашей компании? Ознакомьтесь с руководством здесь .

Также опубликовано здесь .