Yapay zeka, tahmin analitiğini kökten yeniden şekillendirerek tahminleri her zamankinden daha kesin hale getirdi. Tüm sektörlerdeki işletmeler, gelecekteki trendleri tahmin etmek ve yaklaşan olaylara hazırlanmak için yapay zekanın geniş kapsamlı yeteneklerinden yararlanarak avantajlardan yararlanıyor. Herhangi bir tahminin doğruluğu bir dizi faktöre bağlıdır: karmaşıklığı, tahmine dayalı modellerin sağlamlığı ve üzerinde eğitim aldıkları verilerin kalitesi ve miktarı bunlardan birkaçıdır. AI algoritmalarının zaman serisi verilerini tahmin etmek için özel olarak tasarlanmış, üretken, önceden eğitilmiş bir modeldir. Gelecekteki sonuçları daha kesin bir şekilde tahmin etmenize olanak tanıyacak, size yaklaşan fırsatlardan yararlanma ve olası tuzaklardan kaçma öngörüsünü verecek güçlü bir varlıktır. Nixtla'nın TimeGPT'si, Aşağıda TimeGPT'yi mercek altına alacağız, her açıdan analiz edeceğiz ve tahmine dayalı analitiğin tam potansiyelini en üst düzeye çıkarmak için onu veritabanınızla nasıl entegre edebileceğinizi göstereceğiz. TimeGPT nedir? TimeGPT, zaman serisi veri tahmini için önceden eğitilmiş üretken bir modeldir. Temel işlevi, geçmiş verilere dayalı olarak bir zaman serisindeki gelecekteki değerleri tahmin etmektir. Uygulama, geçmiş veri noktalarını analiz etmek ve kalıpları tanımak için bir pencereleme tekniği kullanarak verileri sırayla işler. Bu, tanımlanan kalıpları tahmin ederek gelecekteki değerleri tahmin etmesini sağlar. TimeGPT'ye genel bakış : Nixtla'nın TimeGPT'si, geleneksel modellerden ayrılarak, belirli bir eğitim olmadan yeni veri kümelerini tahmin etmek için toplanan verileri kullanarak, önceden eğitilmiş modelleri zaman serisi verilerine uygular. Yenilikçi Ön Eğitim : TimeGPT, zaman serisi verilerindeki karmaşık modelleri tanımlamada üstündür ve trend, mevsimsellik ve anormallik tespitinde birçok geleneksel modeli geride bırakır. Gelişmiş Model Tanıma : TimeGPT, gelişmiş sinir ağlarını kullanarak, veri kümesine özgü yeniden eğitimi ortadan kaldırarak genellikle zaman serisi analizi için gereken süreyi ve kaynakları azaltarak verimli tahmin sunar. Verimli Tahmin : Statik geleneksel modellerden farklı olarak TimeGPT, yeni veriler ortaya çıktıkça doğruluğu koruyarak sürekli öğrenme ve adaptasyon potansiyeline sahiptir. Sürekli Öğrenme ve Adaptasyon TimeGPT'nin özellikleri ve faydaları Önde gelen tahmine dayalı analitik modellerinden biri olan TimeGPT, çeşitli benzersiz özellikler sağlayan gelişmiş yetenekler sunarak karmaşık tahmin senaryolarını yönetmek için onu güçlü bir varlık haline getirir. Bunlar şunları içerir: Anomali tespiti Tahmine dayalı modelleme tekniklerinden yararlanan TimeGPT, genellikle önemli ancak beklenmedik olayların göstergesi olan zaman serisi verilerindeki olağandışı kalıpları veya aykırı değerleri belirlemede mükemmeldir. Özellik: Bu özellik, işletmeler ve analistler için alışılmadık olayları hızlı bir şekilde tespit etme ve bunlara yanıt verme, sapmaların varlığında bile tahmin modellerinin doğru ve güvenilir kalmasını sağlama açısından çok önemlidir. Faydası: Dışsal Değişkenlerin Kullanımı TimeGPT, analizine dış faktörleri veya dışsal değişkenleri (perakende satış tahmini için hava koşulları gibi) dahil edebilir. Özellik: Bu yetenek, dış unsurların etkisini göz önünde bulundurarak daha incelikli ve doğru tahminler yapılmasını sağlar; bu, özellikle dış faktörlerin veri eğilimlerini önemli ölçüde etkilediği senaryolarda faydalıdır. Faydası: İnce ayar TimeGPT önceden eğitilmiş bir model olsa da, belirli veri kümelerine veya benzersiz tahmin ihtiyaçlarına uyum sağlamak için ince ayar yapma yeteneği sunar. Özellik: Bu özellik, kullanıcıların modeli kendi özel gereksinimlerine daha yakın bir şekilde uyarlamasına olanak tanıyarak, özel bağlamlarda tahminlerin doğruluğunu ve uygunluğunu artırır. Faydası: Geçmiş Tahmin TimeGPT, geçmiş tahminler oluşturmak için geçmiş verileri analiz edebilir ve kullanıcıların modelin geçmiş olayları nasıl tahmin ettiğini anlamalarına olanak tanır. Özellik: Bu, özellikle modelin doğruluğunu ve güvenilirliğini doğrulamak açısından faydalıdır ve kullanıcılara gelecekteki tahminler konusunda güven verir. Faydası: Karmaşık tahmin senaryolarını yönetme TimeGPT'nin özellikleri özellikle tatiller, özel tarihler ve düzensiz zaman damgaları gibi karmaşık senaryolarla ilgilenirken faydalıdır. Bu olaylar, zaman serisi verilerindeki eğilimleri önemli ölçüde etkileyebilir. TimeGPT'nin anormallikleri tespit etme ve dışsal değişkenleri dahil etme yeteneği, bu tarihlerin benzersiz etkilerini göz önünde bulundurarak doğru tahmin yapılmasına yardımcı olur. Tatiller ve Özel Tarihler: Zaman serisi verileri bazen düzensiz olabilir veya eksik noktalara sahip olabilir. TimeGPT'nin gelişmiş algoritmaları bu tür düzensizliklerin üstesinden gelebilir ve tekdüze olmayan verilerde bile tutarlı ve doğru tahminler yapılmasını sağlar. Düzensiz Zaman Damgaları: TimeGPT modellerini MindsDB'de dağıtma MindsDB, kurumsal verilerden özel yapay zeka oluşturmaya yönelik bir platformdur. Herhangi bir veri kaynağını herhangi bir AI/ML modeli veya çerçevesine bağlayarak ve aralarında gerçek zamanlı veri akışını otomatikleştirerek çalışır. MindsDB, veri kaynakları ile TimeGPT gibi gelişmiş AI/ML modelleri arasında köprü kurar. Bu, bu modelleri kolayca oluşturmanıza, eğitmenize ve yönetmenize olanak tanıyarak, özellikle makine öğrenimi konusunda çok az deneyimi olan kişiler için faydalı olmasını sağlar. TimeGPT'yi MindsDB'ye entegre etmek, aşağıdaki ifadeyi kullanarak bir TimeGPT ML motoru oluşturmak ve TimeGPT API anahtarını sağlamakla başlar. CREATE ML_ENGINE timegpt_engine FROM timegpt USING timegpt_api_key = 'timegpt-api-key'; Daha sonra kullanıcılar TimeGPT modelini oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için deyimini kullanabilir. CREATE MODEL 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'; Artık tahminleri almak için modeli sorgulayabilirsiniz: SELECT m.date_column, m.column_to_be_predicted FROM data_table AS d JOIN model_table AS m WHERE d.date_column > LATEST; MindsDB ile tahminleri otomatikleştirebilir ve bunları herhangi bir alt kullanım için sürekli olarak oluşturabilirsiniz. Düzenli olarak güncellenen dinamik verileriniz olduğunda özellikle kullanışlıdır. Daha sonra, mümkün olduğunca doğru tahminler sağlamak için modele en son verilerle ince ayar yapılmalıdır. Burada, modele en son verilerle ince ayar yapan ve günlük tahminleri bir veritabanı tablosuna kaydeden bir iş yaratıyoruz. 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; Tam bir örnek görmek için ziyaret edin. Daha fazla bulabilirsiniz. buradaki dokümanlar sayfamızı tahmin kullanım senaryosunu burada Tahmine dayalı analizlerde TimeGPT nasıl kullanılır? Şirketlerin piyasadaki dakika dakika değişimlere tepki verebilecek kadar çevik olması gerekiyor. TimeGPT tarafından etkinleştirilenler gibi tahmine dayalı analiz tekniklerini kullanmak, bir adım önde olmanıza yardımcı olacak ve hatta size rekabet avantajı sağlayacaktır. İşletmeler TimeGPT'yi aşağıdakiler de dahil olmak üzere çeşitli temel alanlarda kullanabilir: Finansal Tahmin TimeGPT'nin zamana dayalı verileri işleme ve yorumlama konusundaki uzmanlığı, dalgalanan finans dünyasında daha kesin tahminlere yol açar. Finansal veri kümelerindeki mevcut eğilimleri ve ince nüansları belirleme yeteneği, daha bilinçli yatırım stratejileri oluşturulmasına yardımcı olur. Talep Tahmini Perakende ve imalat gibi sektörlerde TimeGPT, ürün talebini tahmin etmeye yardımcı olur. Bu, envanter yönetimi, tedarik zinciri optimizasyonu ve stratejik planlama için çok önemlidir. TimeGPT, geçmiş satış verilerini ve pazar eğilimlerini analiz ederek gelecekteki talep modellerini tahmin edebilir ve işletmelerin etkili bir şekilde hazırlanmasına ve uyum sağlamasına yardımcı olur. Anomali tespiti Modelin sıralı öğrenmeye yaklaşımı, siber güvenlik için ağ trafiğindeki olağandışı kalıpların tespit edilmesi veya tahmine dayalı bakım için makine performansındaki düzensizliklerin belirlenmesi gibi anormalliklerin tespit edilmesinde avantajlı olduğunu kanıtlıyor. Bu işlev, potansiyel sorunların daha da büyümeden önlenmesi açısından çok önemlidir. Tahmine dayalı analitik kullanım örnekleri Doğru tahmine dayalı analizler için TimeGPT'yi kullanmanın birkaç yolunu burada bulabilirsiniz. TimeGPT, hisse senedi fiyat tahmininde geleneksel yöntemlere kıyasla iyi performans göstererek yatırımcılara ve analistlere yardımcı olur. Hisse Senedi Piyasası Analizi: : Kaynak tahsisi ve planlaması için önemli olan sağlık trendlerini tahmin eder. Sağlık Trend Tahmini TimeGPT, lojistikte gelecekteki talepleri tahmin ederek verimliliği artırır ve maliyetleri azaltır. Tedarik Zinciri Optimizasyonu: Perakende satın alma eğilimlerini tahmin ederek envanter yönetimine ve hedeflenen pazarlamaya yardımcı olur. Perakende Müşteri Davranış Analizi: TimeGPT potansiyel ekipman arızalarını tespit ederek arıza süresini ve bakım maliyetlerini en aza indirir. Üretim Kestirimci Bakımı: Gerçek dünyada TimeGPT Küresel ticaret her zamankinden daha karmaşık ve birbirine bağlı. Tek bir sektördeki yanlış bir hareket, diğer birçok sektörde dalgalanma etkisi yaratabilir; bu da şirketlerin gelecekteki olayları öngörmek, hazırlamak ve bunlara tepki vermek için tahmine dayalı analitiklerden yararlanmasını hayati hale getiriyor. Gelişmiş zaman serisi analizi, derin öğrenme yetenekleri, uyarlanabilir öğrenme ve özelleştirilebilir ölçeklenebilir modelleriyle TimeGPT'nin daha doğru tahmine dayalı analiz için etkili bir araç olduğu kanıtlanmıştır. TimeGPT'nin MindsDB ile entegre edilmesi, tahmine dayalı içgörülerin doğrudan iş veritabanlarında hassasiyetini ve uygulanabilirliğini artıran güçlü bir kombinasyon oluşturur. Bu size hızla gelişen küresel pazarı öngörme ve hızla tepki verme çevikliğini sağlar. TimeGPT şirketinizin verileri üzerinde nasıl performans gösterir? göz atın. Buradaki öğreticiye da yayınlandı. Burada
