Модели временных рядов прогнозируют спрос, продажи, нагрузку на сервис и остатки на складе по истории показателей. Часть из них работает без долгого обучения на ваших данных. При выборе оцените горизонт прогноза, работу с сезонностью и дополнительными факторами, лицензию и требования к железу.
Готовая модель прогнозов Google: строит прогноз по любому временному ряду без обучения на ваших данных.
Компактная модель прогнозов на архитектуре xLSTM, лидер открытых тестов при малом размере. Быстро работает на обычном процессоре.
Компактная базовая модель прогнозов от лаборатории Цинхуа: обучена на большом наборе разнородных рядов и дообучается под свои данные.
Модель прогнозов от Datadog, обученная на метриках серверов и приложений. Особенно сильна для IT-мониторинга: нагрузка, задержки, ошибки.
Модели прогнозов Amazon, одни из самых скачиваемых. Chronos-2 учитывает внешние факторы: цены, акции, погоду.
Универсальная модель прогнозов Salesforce для рядов с разной частотой и многими переменными. Веса открыты только для исследований.
Базовая модель для биржевых свечей: обучена на данных более 45 бирж и прогнозирует цены и объёмы. Крупнейшая версия large не открыта.
Модель прогнозов, которая выдаёт не одну линию, а набор возможных сценариев — удобно, когда нужен коридор спроса или нагрузки, а не одно число.
Базовая модель для рядов чисел: один движок используют и для прогноза, и для поиска аномалий, и для заполнения пропусков, и для классификации.
Крошечные модели прогнозов от IBM: считаются на обычном процессоре, их ставят рядом с бизнес-системой без отдельного сервера с видеокартой.
Модель прогнозов с разреженной архитектурой: на каждом шаге работает лишь часть сети, поэтому она остаётся быстрой при небольшом размере.
Одна из первых открытых моделей прогнозов «из коробки». Крошечная, даёт вероятностный прогноз, сейчас уступает Chronos и TimesFM.
Открытую модель можно поставить на свой сервер: данные не уходят в чужое облако, нет оплаты за каждый запрос, модель можно дообучить на ваших документах.
