TimeGpt를 사용한 시계열 예측

시계열 예측은 기존의 기계 학습 작업과 비교하여 고유 한 과제를 제시합니다. 효과적인 모델을 구축하려면 종종 창 및 지연 생성을 포함한 복잡한 기능 엔지니어링이 필요하지만 LSTM 및 GRU와 같은 정교한 기술을 사용하더라도 성능은 차선책을 유지할 수 있습니다. 이것은 주식 시장 예측과 같은 휘발성 영역에 특히 그렇습니다.

이러한 한계를 해결하도록 설계된 최첨단 기초 모델 인 TimeGpt를 입력하십시오. TimeGPT는 최첨단 예측 기능을 제공하며 보이지 않는 데이터 세트에도 잘 일반화됩니다. 이 자습서는 TimeGpt의 아키텍처, 교육 방법론 및 벤치 마크 결과를 탐구합니다. NIXTLA API를 활용하여 예측, 이상 탐지, 시각화 및 모델 평가를 위해 TimeGpt에 액세스하는 방법을 보여줍니다.

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timegpt

로 시작하는 것 TimeGPT는 NIXTLA API (오픈 소스가 아님)를 통해 독점적으로 액세스합니다. 이 섹션은 API 설정 및 Amazon 주식 데이터 예측을 안내합니다.

dashboard.nixtla.io에서 API 키를 얻습니다 (계정 생성 필요). 현재 무료이지만 API 통화 제한이 적용됩니다

코딩 환경 내에서 환경 변수를 구성하십시오 (예 : DataCamp의 Datalab). 키에 변수를 추가하십시오

필요한 파이썬 라이브러리 설치 :

API 키를 사용하여 NIXTLA 클라이언트를 초기화하십시오 Amazon Stock Data를 다운로드하여 준비하십시오
데이터는 1997 년부터 현재까지

주가 데이터를 시각화하십시오 :

2. TIMEGPT_API_KEY
예측 수행 (24 일 수평선, 비즈니스 데이 빈도) :

플롯 실제 대 예측 데이터 (확대 된보기) :
TimeGpt의 예측 정확도가 분명합니다

<code>%%capture
%pip install nixtla>=0.5.1
%pip install yfinance</code>

(호주 전기 수요 예를 자세히 설명하는 원래 응답의 나머지는 간결성에 대해 생략되지만 구조와 주요 요소는 위의 패턴에 따라 유사하게 역설 및 재구성 될 수 있습니다.) 결론적으로 TimeGpt는 시계열 예측을위한 강력하고 액세스 가능한 솔루션을 제공하여 모든 규모의 비즈니스 프로세스를 단순화합니다. NIXTLA API를 통한 사용 편의성은 광범위한 기계 학습 전문 지식없이 고급 예측 기능을 쉽게 이용할 수있게합니다.

위 내용은 TimeGpt를 사용한 시계열 예측의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!