需要予測のNixtlaへの紹介

ニクストラへの需要予測の紹介

M5需要予測コンペを通じて、Nixtla予測パッケージの使い方を学びましょう。

正確な予測は、情報をもとにした意思決定と今日の急速に変化するビジネス環境において競争相手に先んじるために重要な役割を果たします。Nixtla Verseをご紹介します。最先端の予測モデルへのアクセスを民主化するプラットフォームです。

高度な統計モデル、ディープラーニング、および機械学習のポテンシャルを引き出すために、このシステムを使用して正確な予測を行いましょう。小売業、金融業、ロジスティクスなど、正確な予測に頼る他のどんなビジネスにも適しています。

Nixtlaの予測パッケージは、モデルのベンチマーキングと開発のスピードを上げたい実務者に最適です。データを予測するために高度にカスタマイズされたアルゴリズムが必要でない場合、このパッケージは使いやすいscikitのようなインターフェースを通じてほとんどの場合非常に良い結果を提供します。

M5競技の簡単な紹介

「Mコンペ」とは、予測研究者のスパイロス・マクリダキス率いるチームによって主催され、異なる予測手法の精度を評価・比較するための一連のオープンコンペです：https://www.kaggle.com/c/m5-forecasting-accuracy

• 『ジェネラティブAIの電力消費の定量化』
• 『たった10行のコードで任意のGPUに適合するLLMを作成します』
• 「プロンプトチューニングとは何ですか？」

このコンペでは、ウォルマートの階層型販売データを使用して、次の28日間の日次売上を予測します。データには、アイテムレベル、部門、製品カテゴリ、店舗の詳細など、アメリカの3つの州（カリフォルニア州、テキサス州、ウィスコンシン州）の店舗情報が含まれています。さらに、価格、プロモーション、曜日、特別イベントなどの説明変数も含まれています。

データセットとコンペのいくつかの特徴について以下にまとめます：

• 約42,840以上の時系列データの大部分には、間欠的な売上（0を含む）があります。
• このコンペでは重み付き平方根均方スケールエラーを使用しています。
• 時系列データに加えて、価格、プロモーション、曜日、特別イベント（例：スーパーボウル、バレンタインデー、正教徒イースター）などの説明変数も含まれており、売上の影響を具体的に改善するために使用されます。

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!