[Перевод] Прогнозируем временные данные с TimeGPT

Прогнозирование временных рядов играет ключевую роль в самых разных отраслях: от предсказания тенденций на фондовом рынке до оптимизации цепочек поставок и управления запасами. Однако традиционные модели, такие как ARIMA , экспоненциальное сглаживание (ETS) , Prophet , а также современные подходы глубокого обучения — например, LSTM и архитектуры на базе трансформеров — сталкиваются с рядом проблем.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/875738/

#ИИ #AI #прогнозирование #ARIMA #ETS #Prophet #TimeGPT #файнтюнинг