Прогнозирование временных рядов предсказывает будущие значения, изучая закономерности из прошлых данных. Оно широко используется в продажах, финансах, энергетике, веб-трафике, планировании запасов и принятии бизнес-решений. Но многое изменилось с появлением передовых моделей машинного обучения. Прогнозирование перешло от традиционных статистических моделей к нейронным подходам и подходам на основе фундаментальных моделей. Такие инструменты, как Prophet, NeuralProphet, […]