時間序列預測 – NVIDIA 技術博客
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Wed, 14 May 2025 06:55:01 +0000
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NVIDIA NV-Tesseract 新一代時間序列模型助力數據集處理和異常檢測的突破性進展
http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/new-nvidia-nv-tesseract-time-series-models-advance-dataset-processing-and-anomaly-detection/
Tue, 06 May 2025 06:51:35 +0000
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時間序列數據已從簡單的歷史記錄演變為跨行業關鍵決策的實時引擎。無論是簡化物流、預測市場，還是預測機器故障，企業組織都需要比傳統方法更復雜的工具。 NVIDIA GPU 加速的深度學習使各行各業能夠獲得實時分析。首席執行官 Jensen Huang 將 GPU 描述為 時間機器 ，使企業能夠預測趨勢并迅速采取行動。 隆重推出 NV-Tesseract，這是一款通過 NVIDIA DGX 云計劃開發的尖端模型系列，旨在推進時間序列分析中的深度學習。 該模型系列可以快速處理大量時間序列數據集、發現隱藏的模式、檢測異常情況，并快速準確地預測市場變化。其影響遍及多個行業，包括： 時間序列 AI 需要專門的解決方案，沒有一個模型能夠有效處理所有預測任務。該架構擁抱這一現實，提供針對不同功能定制的專用模型。 它可確保企業組織獲得高性能、特定領域的解決方案，
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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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