X5Tech

Как улучшить прогнозирование в ритейле с помощью модели TFT 

Дмитрий Поляков из команды ad-hoc аналитики X5 Tech в своей статье рассматривает задачу прогнозирования – чрезвычайно важную в ритейле – через призму модели Temporal Fusion Transformer (TFT).

Автор описывает её основные преимущества и архитектурные особенности, подход к использованию этой модели в задаче прогнозирования спроса, и как команде удалось увеличить точность прогнозов в среднем на 7%, затратив при этом минимальные усилия.

Статья будет полезна тем, кто хочет глубже понять принципы работы модели TFT, изучить её применение в библиотеке Darts и решить задачу прогнозирования для множества многомерных временных рядов.

Читать статью на Хабре

www.group-telegram.com/us/x5_tech.com/1744

3.7K viewsDec 27 at 12:42

Как улучшить прогнозирование в ритейле с помощью модели TFT 

Дмитрий Поляков из команды ad-hoc аналитики X5 Tech в своей статье рассматривает задачу прогнозирования – чрезвычайно важную в ритейле – через призму модели Temporal Fusion Transformer (TFT).

Автор описывает её основные преимущества и архитектурные особенности, подход к использованию этой модели в задаче прогнозирования спроса, и как команде удалось увеличить точность прогнозов в среднем на 7%, затратив при этом минимальные усилия.

Статья будет полезна тем, кто хочет глубже понять принципы работы модели TFT, изучить её применение в библиотеке Darts и решить задачу прогнозирования для множества многомерных временных рядов.

Читать статью на Хабре

BY X5Tech