El pronóstico de series de tiempo es fundamental para las empresas que buscan tomar decisiones basadas en datos al predecir tendencias, demanda o comportamientos de los usuarios futuros. Por ejemplo, los clientes de Databricks en la industria minorista aprovechan estos modelos para optimizar la trámite de inventario al pronosticar la demanda de productos en todas las temporadas o regiones. De forma similar, las empresas de energía predicen patrones de consumo para equilibrar la propuesta y la demanda de forma efectiva, minimizando los costos y garantizando la estabilidad de la red. Los clientes de Databricks quieren centrarse en cumplimentar información utilizando la plataforma de inteligencia de datos, no en cuidar clústeres ni en navegar por las complejidades de la gobernanza de datos y modelos. Igualmente buscan llegada a arquitecturas de modelos de última coexistentes para alcanzar predicciones de la más reincorporación calidad.
Para atracar estos desafíos, nos complace anunciar una nueva y poderosa capacidad en Mosaic AI Model Training: Time Series Forecasting. Este nuevo producto AutoML brinda flexibilidad, gobernanza y rendimiento mejorados para ayudar a las empresas a desbloquear el poder predictivo de sus datos de series temporales.
Experiencia sin servidor para capacitación de modelos simplificada
Los científicos de datos ahora pueden sumergirse en la resolución de problemas de pronóstico sin la sobrecarga de configurar o cuidar clústeres. Databricks optimiza automáticamente tanto el rendimiento como el costo con el escalado forzoso, brindando la mejor experiencia de becario y al mismo tiempo reduciendo la carga operativa de capacitación y entrega de modelos de series temporales. Esto significa más tiempo para centrarse en los conocimientos, no en la infraestructura.
Gobernanza unificada con integración perfecta
Con nuestra nueva capacidad, el mejor maniquí se registra automáticamente en Unity Catalog. Esta integración elimina la obligación de que los clientes mantengan un conjunto separado de políticas de gobierno de datos para sus modelos. Los resultados de la predicción igualmente se almacenan automáticamente como tablas de Unity Catalog. Ahora puede diligenciar modelos y datos bajo un único situación de gobierno, lo que garantiza una decano coherencia, seguridad y cumplimiento en toda su ordenamiento.
Modelos de decano calidad listos para usar
Estamos introduciendo DeepAR, un operación basado en modelos de redes neuronales profundas, en nuestra cartera de herramientas de pronóstico de series temporales. DeepAR ofrece una perfeccionamiento de hasta un 50 % en la tasa de error de predicción, según nuestros puntos de narración; consulte el próximo descriptivo comparativo. Este nuevo operación está adaptado de forma predeterminada. Los clientes pueden beneficiarse del rendimiento del maniquí de vanguardia sin obligación de ajustes adicionales, lo que hace que sea más casquivana que nunca obtener pronósticos de reincorporación calidad desde el principio.
Conjuntos de datos de narración: Rossmann, Walmart, derrota, cine
Usabilidad mejorada con nuevas funciones
Hemos introducido una serie de funciones nuevas diseñadas para hacer que el pronóstico de series temporales sea más personalizable y efectivo:
- Más personalización en divisiones de datos: Ahora, puede personalizar las evaluaciones de modelos con divisiones de datos personalizadas de Entrenamiento/Energía/Prueba que se alineen con los patrones y tendencias únicos de sus datos. Esto garantiza evaluaciones más precisas y un ajuste fino de los modelos.
- Evaluación ponderada para una decano precisión: Los usuarios pueden asignar diferentes ponderaciones a series temporales individuales durante la evaluación, lo que permite centrarse en las series más críticas o impactantes del conjunto de datos. Esto garantiza que el maniquí seleccionado ofrezca la decano precisión donde más importa.
- Interfaz de becario mejorada: Nuestra interfaz de becario mejorada ofrece una experiencia de un solo clic para ofrecer el mejor maniquí a través de inferencia por lotes o puntos finales en tiempo auténtico. Este diseño intuitivo facilita la implementación de modelos en producción, lo que le ayuda a obtener valía de sus pronósticos más rápidamente.
Comience hoy
Ya sea que esté pronosticando ventas para aumentar los ingresos o prediciendo tendencias de los usuarios para mejorar la billete, nuestra utensilio automatiza el trabajo pesado, lo que permite a su equipo concentrarse en usar los conocimientos en zona de crear modelos complejos desde cero.
Mira el documentación para principiar.