Data Science

Введение в прогнозирование временных рядов Прогнозирование временных рядов является критически важным аспектом 데이터-науки, особенно когда речь идет о предсказании потребления энергии. Представьте, что вы можете预видеть, сколько электроэнергии ваш дом или整个 город будут потреблять завтра, на следующей неделе или даже в следующем году. Это не просто guesswork; это о принятии обоснованных решений, которые могут сэкономить энергию, giảmить затраты и даже помочь в планировании устойчивых энергетических решений. В этой статье мы углубимся в мир моделей Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA), мощного инструмента для прогнозирования временных рядов....

Безконечная Борьба с Производительностью Дорожного Движения: Как Машинное Обучение Может Спасти Ситуацию Если вам когда-либо приходилось застревать в море тормозных огоньков, задаваясь вопросом, почему дорога превратилась в паркинг, вы не одиноки. Затор на дорогах — это универсальная проблема, которая мучает города по всему миру,浪费 время, топливо и нашу коллективную рассудительность. Но что если я скажу вам, что есть способ предсказать и даже смягчить этот хаос с помощью машинного обучения? Давайте углубимся в то, как мы можем построить систему для прогнозирования заторов на дорогах и сделать наши ежедневные поездки немного более терпимыми....