fbpx
  • Silverkite и Greykite: алгоритм и библиотека для прогнозирования временных рядов

    LinkedIn представила алгоритм Silverkite и Python-библиотеку Greykite для прогнозирования временных рядов. Инструменты являются более быстрым и точным аналогом модели Prophet от Facebook, выпущенной в 2017-м году.

    При создании Silverkite LinkedIn ориентировалась на задачу точного прогнозирования временных рядов с потенциально изменяющимися тенденциями, сезонностью, повторяющимися событиями/праздниками и краткосрочными эффектами. Silverkite можно использовать как для краткосрочных (на 1 день), так и для долгосрочных (на 1 год) прогнозов. Особенности Silverkite:

    • гибкость — в модели настраиваются регрессоры временных рядов для тренда, сезонности, праздников, точек изменения и авторегрессии. Пользователь может сам выбрать, какие из доступных компонентов нужно активировать. В инструменте предусмотрены шаблоны для различных задач, и поэтому Silverkite легко использовать из коробки;
    • интерпретируемость — Silverkite предоставляет широкий диапазон наглядных данных, графических и текстовых, что упрощает анализ выходных результатов;
    • скорость — Silvekite дает возможность быстрого прототипирования и развертывания моделей.
    Сравнение Silverkite и Prophet.

    Greykite — это библиотека, предоставляющая единый интерфейс для прогнозирования временных рядов и включающая в себя как Silverlight, так и Prophet. LinkedIn предлагает использовать ее для планирования ресурсов, управления производительностью, оптимизации и получения информации об экосистеме. Примеры задач, которые можно решить с помощью Greykite:

    • обеспечение достаточной инфраструктуры для обработки пикового трафика;
    • определение целевых бизнес-показателей и отслеживание прогресса для анализа операционной деятельности;
    • оптимизация финансовых решений путем прогнозирования роста различных рынков.
    Подписаться
    Уведомить о
    guest
    0 Comments
    Межтекстовые Отзывы
    Посмотреть все комментарии