Modelli fondamentali: un confronto completo tra TimeGPT e TiDE nelle previsioni delle serie temporali
Questo post è stato scritto in collaborazione con Rafael Guedes.
La previsione è uno dei settori chiave dell’Intelligenza Artificiale (AI) nella ricerca accademica e nelle applicazioni industriali. In effetti, è probabilmente una delle sfide più onnipresenti che possiamo trovare in tutti i settori. Prevedere con precisione i futuri volumi di vendita e le tendenze del mercato è essenziale affinché le aziende possano ottimizzare i propri processi di pianificazione. Ciò include il miglioramento dei margini di contribuzione, la riduzione al minimo degli sprechi, la garanzia di livelli di inventario adeguati, l’ottimizzazione della catena di fornitura e il miglioramento del processo decisionale in generale.
Lo sviluppo di un modello previsionale rappresenta una sfida complessa e sfaccettata. Richiede una profonda conoscenza delle metodologie di previsione State-Of-The-Art (SOTA) e dello specifico ambito aziendale a cui vengono applicate. Inoltre, il motore di previsione fungerà da infrastruttura critica all’interno di un’organizzazione, supportando un ampio spettro di processi nei vari dipartimenti. Ad esempio:
- IL Squadra di marketing sfrutta il modello per prendere decisioni strategiche riguardanti le allocazioni degli investimenti per i periodi successivi, come il mese o il trimestre successivo.
- IL Squadra acquisti utilizza il modello per prendere decisioni informate sulle quantità e sui tempi di acquisto dai fornitori, ottimizzando i livelli di inventario e riducendo sprechi o carenze.
- IL Squadra operativa utilizza le previsioni per ottimizzare le linee di produzione. Possono distribuire risorse e forza lavoro per soddisfare la domanda prevista riducendo al minimo i costi operativi.
- IL Squadra finanziaria si affida al modello per scopi di budget, utilizzando i dati previsionali per proiettare i fabbisogni finanziari mensili e allocare le risorse di conseguenza.
- IL Il team del servizio clienti utilizza la previsione per anticipare i volumi di richieste dei clienti, consentendo al team di dimensionare correttamente i livelli di personale garantendo al contempo un servizio clienti di alta qualità e riducendo al minimo i tempi di attesa.
I recenti progressi nella previsione sono stati modellati anche dal successo dello sviluppo di modelli fondamentali in vari domini, tra cui testo (ad esempio ChatGPT), testo in immagine (ad esempio Midjourney) e sintesi vocale (ad esempio Eleven Labs) . L'ampio…
Fonte: towardsdatascience.com
