Cách TimeGPT biến đổi phân tích dự đoán bằng AI

AI đã định hình lại hoàn toàn các phân tích dự đoán, giúp việc dự báo trở nên chính xác hơn bao giờ hết.

Các doanh nghiệp trong tất cả các ngành đang tận dụng lợi thế, tận dụng khả năng đa dạng của AI để dự đoán các xu hướng trong tương lai và chuẩn bị cho những gì sắp xảy ra.

Độ chính xác của bất kỳ dự báo nào đều phụ thuộc vào một số yếu tố: độ phức tạp của thuật toán AI , độ tin cậy của các mô hình dự đoán cũng như chất lượng và số lượng dữ liệu mà họ được đào tạo, cùng một số yếu tố khác.

TimeGPT của Nixtla là một mô hình được đào tạo trước tổng quát được thiết kế đặc biệt để dự đoán dữ liệu chuỗi thời gian. Đó là một tài sản mạnh mẽ cho phép bạn dự báo kết quả trong tương lai với độ chính xác cao hơn, mang lại cho bạn tầm nhìn xa để tận dụng các cơ hội sắp tới và tránh những cạm bẫy có thể xảy ra.

Dưới đây, chúng tôi sẽ đặt TimeGPT dưới kính hiển vi, phân tích nó từ mọi góc độ và chỉ ra cách bạn có thể tích hợp nó với cơ sở dữ liệu của mình để tối đa hóa toàn bộ tiềm năng của phân tích dự đoán.

TimeGPT là gì?

TimeGPT là mô hình tổng quát được đào tạo trước để dự báo dữ liệu chuỗi thời gian. Chức năng cốt lõi của nó là dự đoán các giá trị trong tương lai theo chuỗi thời gian dựa trên dữ liệu lịch sử.

Ứng dụng xử lý dữ liệu một cách tuần tự, sử dụng kỹ thuật cửa sổ để phân tích các điểm dữ liệu lịch sử và nhận dạng các mẫu. Điều này cho phép nó dự đoán các giá trị trong tương lai bằng cách ngoại suy các mẫu đã xác định này.

Tổng quan về TimeGPT

• Đào tạo trước đổi mới : TimeGPT của Nixtla áp dụng các mô hình được đào tạo trước cho dữ liệu chuỗi thời gian, sử dụng dữ liệu được thu thập để dự đoán các tập dữ liệu mới mà không cần đào tạo cụ thể, khác với các mô hình truyền thống.
• Nhận dạng mẫu nâng cao : TimeGPT vượt trội trong việc xác định các mẫu phức tạp trong dữ liệu chuỗi thời gian, vượt qua nhiều mô hình truyền thống về phát hiện xu hướng, tính thời vụ và sự bất thường.
• Dự báo hiệu quả : Bằng cách sử dụng mạng thần kinh tiên tiến, TimeGPT cung cấp khả năng dự báo hiệu quả, giảm thời gian và nguồn lực thường cần để phân tích chuỗi thời gian bằng cách loại bỏ việc đào tạo lại dành riêng cho tập dữ liệu.
• Học hỏi và thích ứng liên tục : Không giống như các mô hình truyền thống tĩnh, TimeGPT có tiềm năng học hỏi và thích ứng liên tục, duy trì độ chính xác khi dữ liệu mới xuất hiện.

Tính năng và lợi ích của TimeGPT

Là một trong những mô hình phân tích dự đoán hàng đầu, TimeGPT cung cấp các khả năng nâng cao cung cấp nhiều tính năng độc đáo, khiến nó trở thành tài sản mạnh mẽ để quản lý các kịch bản dự báo phức tạp. Bao gồm các:

• Phát hiện bất thường
  • Tính năng: Tận dụng các kỹ thuật lập mô hình dự đoán, TimeGPT vượt trội trong việc xác định các mẫu hoặc ngoại lệ bất thường trong dữ liệu chuỗi thời gian, thường là dấu hiệu của các sự kiện quan trọng nhưng không mong đợi.
  • Lợi ích: Tính năng này rất quan trọng đối với các doanh nghiệp và nhà phân tích trong việc nhanh chóng phát hiện và ứng phó với các sự cố bất thường, đảm bảo rằng các mô hình dự báo vẫn chính xác và đáng tin cậy, ngay cả khi có hiện tượng quang sai.
• Xử lý biến ngoại sinh
  • Tính năng: TimeGPT có thể kết hợp các yếu tố bên ngoài hoặc các biến ngoại sinh (như điều kiện thời tiết để dự báo doanh số bán lẻ) vào phân tích của nó.
  • Lợi ích: Khả năng này cho phép dự báo chính xác và sắc thái hơn bằng cách xem xét tác động của các yếu tố bên ngoài, điều này đặc biệt hữu ích trong các tình huống mà các yếu tố bên ngoài ảnh hưởng đáng kể đến xu hướng dữ liệu.
• Tinh chỉnh
  • Tính năng: Mặc dù TimeGPT là mô hình được đào tạo trước nhưng nó cung cấp khả năng tinh chỉnh để thích ứng với các tập dữ liệu cụ thể hoặc nhu cầu dự báo riêng.
  • Lợi ích: Tính năng này cho phép người dùng điều chỉnh mô hình phù hợp hơn với yêu cầu cụ thể của họ, nâng cao độ chính xác và mức độ phù hợp của dự báo trong các bối cảnh chuyên biệt.
• Dự báo lịch sử
  • Tính năng: TimeGPT có thể phân tích dữ liệu trong quá khứ để tạo dự báo lịch sử, cho phép người dùng hiểu cách mô hình dự đoán các sự kiện trong quá khứ.
  • Lợi ích: Điều này đặc biệt có lợi cho việc xác thực tính chính xác và độ tin cậy của mô hình, giúp người dùng tin tưởng vào các dự đoán trong tương lai của mô hình.

Quản lý các kịch bản dự báo phức tạp

Các tính năng của TimeGPT đặc biệt có lợi khi xử lý các tình huống phức tạp như ngày lễ, ngày đặc biệt và dấu thời gian không đều.

• Ngày lễ và Ngày đặc biệt: Những sự kiện này có thể tác động đáng kể đến xu hướng trong dữ liệu chuỗi thời gian. Khả năng phát hiện các điểm bất thường và kết hợp các biến ngoại sinh của TimeGPT giúp dự báo chính xác những ngày này, xem xét tác động riêng của chúng.
• Dấu thời gian không đều: Dữ liệu chuỗi thời gian đôi khi có thể không đều hoặc bị thiếu điểm. Các thuật toán phức tạp của TimeGPT có thể xử lý những bất thường như vậy, đảm bảo dự báo nhất quán và chính xác ngay cả với dữ liệu không đồng nhất.

Triển khai mô hình TimeGPT trong MindsDB

MindsDB là nền tảng để xây dựng AI tùy chỉnh từ dữ liệu doanh nghiệp. Nó hoạt động bằng cách kết nối bất kỳ nguồn dữ liệu nào với bất kỳ mô hình hoặc khung AI/ML nào và tự động hóa cách truyền dữ liệu theo thời gian thực giữa chúng.

MindsDB kết nối các nguồn dữ liệu với các mô hình AI/ML nâng cao như TimeGPT. Điều này cho phép bạn dễ dàng tạo, đào tạo và quản lý các mô hình này, điều này đặc biệt có lợi cho những người có ít kinh nghiệm về học máy.

Việc tích hợp TimeGPT vào MindsDB bắt đầu bằng việc tạo công cụ TimeGPT ML bằng cách sử dụng câu lệnh bên dưới và cung cấp khóa API TimeGPT.

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

Tiếp theo, người dùng có thể sử dụng câu lệnh CREATE MODEL để tạo, đào tạo và triển khai mô hình 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';

Bây giờ bạn có thể truy vấn mô hình để nhận dự báo:

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

Với MindsDB, bạn có thể tự động hóa các dự báo và tạo chúng liên tục cho mọi hoạt động sử dụng tiếp theo. Nó đặc biệt hữu ích khi bạn có dữ liệu động được cập nhật thường xuyên. Sau đó, mô hình phải được tinh chỉnh với dữ liệu mới nhất để đưa ra dự báo chính xác nhất có thể.

Tại đây, chúng tôi tạo một công việc tinh chỉnh mô hình với dữ liệu mới nhất và lưu dự báo hàng ngày vào bảng cơ sở dữ liệu.

 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;

Để xem ví dụ hoàn chỉnh, hãy truy cập trang tài liệu của chúng tôi tại đây . Bạn có thể tìm thêm các trường hợp sử dụng dự báo tại đây .

Cách sử dụng TimeGPT trong phân tích dự đoán

Các công ty phải đủ nhanh nhẹn để phản ứng với những thay đổi từng phút của thị trường. Việc sử dụng các kỹ thuật phân tích dự đoán, chẳng hạn như các kỹ thuật được TimeGPT kích hoạt, sẽ giúp bạn đi trước một bước và thậm chí mang lại cho bạn lợi thế cạnh tranh.

Các doanh nghiệp có thể sử dụng TimeGPT trong một số lĩnh vực chính, bao gồm:

Dự báo tài chính

Khả năng xử lý và diễn giải dữ liệu dựa trên thời gian thành thạo của TimeGPT dẫn đến những dự báo chính xác hơn trong lĩnh vực tài chính đầy biến động. Khả năng xác định các xu hướng hiện tại và các sắc thái tinh tế trong bộ dữ liệu tài chính giúp tạo ra các chiến lược đầu tư sáng suốt hơn.

Dự đoán nhu cầu

Trong các ngành như bán lẻ và sản xuất, TimeGPT hỗ trợ dự đoán nhu cầu sản phẩm. Điều này rất quan trọng cho việc quản lý hàng tồn kho, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và lập kế hoạch chiến lược. Bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử và xu hướng thị trường, TimeGPT có thể dự báo các mô hình nhu cầu trong tương lai, giúp doanh nghiệp chuẩn bị và thích ứng hiệu quả.

Phát hiện bất thường

Phương pháp học tuần tự của mô hình tỏ ra thuận lợi trong việc phát hiện các điểm bất thường, chẳng hạn như phát hiện các mẫu bất thường trong lưu lượng truy cập mạng để đảm bảo an ninh mạng hoặc xác định các điểm bất thường về hiệu suất của máy để bảo trì dự đoán. Chức năng này rất quan trọng trong việc ngăn chặn các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng trở nên trầm trọng hơn.

Các trường hợp sử dụng phân tích dự đoán

Đây chỉ là một số cách sử dụng TimeGPT để phân tích dự đoán chính xác.

• Phân tích thị trường chứng khoán: TimeGPT hoạt động tốt so với các phương pháp truyền thống trong dự đoán giá cổ phiếu, hỗ trợ các nhà đầu tư và nhà phân tích.
• Dự đoán xu hướng chăm sóc sức khỏe : Nó dự đoán xu hướng chăm sóc sức khỏe, điều này rất quan trọng trong việc lập kế hoạch và phân bổ nguồn lực.
• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: TimeGPT dự đoán nhu cầu trong tương lai về hậu cần, nâng cao hiệu quả và giảm chi phí.
• Phân tích hành vi khách hàng bán lẻ: Nó dự báo xu hướng mua bán lẻ, hỗ trợ quản lý hàng tồn kho và tiếp thị có mục tiêu.
• Bảo trì dự đoán trong sản xuất: TimeGPT xác định các lỗi thiết bị tiềm ẩn, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì.

TimeGPT trong thế giới thực

Kinh doanh toàn cầu phức tạp hơn và liên kết với nhau hơn bao giờ hết. Một động thái sai lầm trong một ngành có thể gây ra hiệu ứng gợn sóng ở một số ngành khác, khiến các công ty phải tận dụng phân tích dự đoán để thấy trước, chuẩn bị và phản ứng với các sự kiện trong tương lai.

Với phân tích chuỗi thời gian nâng cao, khả năng học sâu, học tập thích ứng và các mô hình có thể mở rộng có thể tùy chỉnh, TimeGPT đã được chứng minh là một công cụ hiệu quả để phân tích dự đoán chính xác hơn.

Việc tích hợp TimeGPT với MindsDB tạo ra sự kết hợp mạnh mẽ giúp nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng của những hiểu biết dự đoán trực tiếp trong cơ sở dữ liệu kinh doanh. Điều này mang lại cho bạn sự nhanh nhẹn để dự đoán và phản ứng nhanh chóng với thị trường toàn cầu đang phát triển nhanh chóng.

TimeGPT sẽ hoạt động như thế nào trên dữ liệu của công ty bạn? Kiểm tra hướng dẫn ở đây .

Cũng được xuất bản ở đây .