時間序列預測 – NVIDIA 技術博客
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Wed, 22 Jan 2025 06:22:54 +0000
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利用 RAPIDS cuML 加速時間序列預測
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Thu, 16 Jan 2025 06:20:40 +0000
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時間序列預測是一種強大的數據科學技術，用于根據過去的數據點預測未來值 借助 skforecast 等開源 Python 庫，您可以輕松地對數據運行時間序列預測。它們允許您“自帶”與 scikit-learn API 兼容的回歸器，讓您能夠靈活地與所選模型無縫協作。 隨著數據集和技術（例如直接多步驟預測）的不斷增加，需要您一次運行多個模型，在基于 CPU 的基礎設施上運行預測時，計算成本會很快變得昂貴。 RAPIDS 是開源 GPU 加速數據科學和 AI 庫的集合。 cuML 是一個 GPU 加速的 Python 機器學習庫，具有 scikit-learn 兼容 API。 在這篇博文中，我們展示了如何將 RAPIDS cuML 與 skforecast 結合使用，以加速時間序列預測，從而讓您能夠處理更大的數據集和預測窗口。 在當今數據驅動的世界中，
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