آخرین به روز شده در 12 سپتامبر 2025 توسط تیم تحریریه
نویسنده (ها): شنگگانگ لی
در ابتدا منتشر شده در به سمت هوش مصنوعیبشر
ارزیابی عملی از مدل های متا ، آمازون ، گوگل و یک تطبیقی جدید ar رویکرد
پیش بینی سری زمانی در همه جا – در تجارت ، امور مالی ، خرده فروشی و حتی سیاست های عمومی است. توصیف این چالش ساده است اما حل آن دشوار است: ما می خواهیم آینده را بر اساس گذشته پیش بینی کنیم ، حتی وقتی روندها تغییر می کنند یا الگوهای به طور غیر منتظره تغییر می کنند.
در این مقاله چهار روش پیش بینی سری زمانی محبوب-prophet ، Deepar ، TFP-Sts و Artagive پوسیدگی AR-سناریوهای مختلف و سناریوهای مختلف را مقایسه می کند مجموعه داده هابشر هر مدل از نقاط قوت و ضعف منحصر به فرد برخوردار است ، به ویژه در رسیدگی به انواع مختلف داده ها و چالش های پیش بینی. تجزیه و تحلیل نشان می دهد که در حالی که هیچ مدل واحد به عنوان انتخاب برتر برای هر موقعیتی ظاهر نمی شود ، درک تفاوت های ظریف هر روش به پزشکان این امکان را می دهد تا مناسب ترین ابزار را برای نیازهای خاص خود ، اعم از تفسیر ، کارایی محاسباتی یا صحت انتخاب کنند.
وبلاگ کامل را به صورت رایگان در رسانه بخوانیدبشر
منتشر شده از طریق به سمت هوش مصنوعی
درس 90+ ما را از مبتدی به Advanced LLM Developer Certication: از انتخاب یک پروژه گرفته تا استقرار یک محصول کار کنید جامع ترین و کاربردی ترین دوره LLM در آنجا!
به سمت هوش مصنوعی منتشر کرده است ساختمان LLM برای تولید– راهنمای صفحه 470+ ما برای تسلط بر LLM ها با پروژه های عملی و بینش های متخصص!
حرفه ای رویایی خود را به سمت مشاغل هوش مصنوعی کشف کنید
به سمت AI یک هیئت شغلی ساخته شده است که به طور خاص برای یادگیری ماشین و شغل ها و مهارت های علوم داده ها متناسب است. نرم افزار ما در هر ساعت مشاغل زنده AI را جستجو می کند ، برچسب ها و طبقه بندی آنها را می کند و آنها را به راحتی جستجو می کند. امروز بیش از 40،000 شغل زنده را به سمت مشاغل هوش مصنوعی کاوش کنید!
توجه: محتوا شامل نظرات نویسندگان مشارکت کننده است و نه به سمت هوش مصنوعی.