자동 시계열

이력과 추이를 기반으로 데이터 시리즈의 미래 가치를 예측하는 정교한 시계열 모델 개발을 자동화합니다. 기업 규모의 크고 작음에 관계 없이 판매량, SKU에 따른 제품 수요, 인력, 재고 및 다양한 재무 애플리케이션 호스팅에 대한 예측을 향상시킵니다.

이 웨비나에서 DataRobot의 수석 과학자 마이클 슈미트(Michael Schmidt)와 자동 시계열 GM인 제이 쉬런(Jay Schuren)은 기업이 머신러닝을 활용하여 인력 수준 최적화, 재고 관리, 향후 제품 수요 예측 등과 같은 중요한 시계열 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 설명합니다.

주문형 시계열 웨비나 시청

시계열 모델링

시계열 모델링의 목표는 연휴 기간 동안의 매출 예측, 다가오는 주에 필요한 직원 수 예측 또는 과잉 재고 없이 제조 수요 충족 등 과거 행동으로부터 미래 성과를 예측하는 것입니다.

여러 가지 과거 사건이 현재 예측에 영향을 미칠 수 있고 가장 영향력이 큰 신호를 찾는 것이 까다롭기 때문에 시계열 모델링은 안타깝게도 복잡하고 힘든 과정이 될 수 있습니다. 신제품을 출시하거나 경쟁 업체가 새로운 매장을 개설한 후와 같이 환경의 변화에 따라 이러한 모델을 수동으로 재구축해야 합니다. 지금까지는 말입니다.

시계열 자동화

DataRobot은 시계열 피처 엔지니어링 자동화를 비롯한 시계열 모델링의 모범 사례를 통합하여 예측 신호를 발견합니다. 또한 정상성, 계절성을 자동으로 감지하고 대상을 변환하며 가능한 최고의 정확도를 달성하기 위해 백 테스팅을 구현합니다.

높은 정확도

ARIMA 및 Facebook Prophet과 같이 필수적이고 입증된 시계열 기법 외에도 DataRobot에는 훨씬 높은 예측 정확도 달성에 도움이 되는 고급 시계열 모델이 포함되어 있습니다.

가치 획득

시계열 모델의 목표는 이해를 이끌어내고 미래의 결과를 예측하는 것이므로 DataRobot은 모델링과 비즈니스 프로세스 및 애플리케이션의 통합에 필요한 완전한 API 지원 등 시간에 따른 통찰력을 시각화하고 프로적션에 모델을 배포하는 여러 가지 방법을 제공합니다.