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“神算子”上线!EasyDL时序预测模型零门槛轻松上手

2021-11-10 11:01 https://my.oschina.net/u/4299156/blog/5301187 百度开发者中心 次阅读 条评论

写在篇首: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、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。

 

 销售预测可以指导商家安排销售计划

 

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!

 

听了这么多场景介绍,可能大家都想进一步了解甚至也希望能灵活构建时序预测模型。那么时序预测模型构建会很复杂且难以上手吗?接着聊。

 

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。

 

⬇️快来官网体验

https://ai.baidu.com/easydl/structured_data?referrer=zhinengyun

 

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。

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