漫谈时间序列预报

票厅的近现代数据库作为数据分析回传，对今后的一个整整售票厅动手预见可用和特性实验者。这是一个的系统诱因之中极为最重要的一点。

反应性

一个的系统诱因相比较来说是个难度毕竟大的诱因，纵观 Kaggle 就其赛事，都能长时两者之间在一个的系统诱因上拿金的出马几乎没有，但其它像 CV，类群等诱因上名列靠从前的 GM，陌生的名字比例显著就就会高很多。这其之中毕竟大一以另有诱因来自于真亦然在世界上之中的一个的系统诱因 原则上都是不相完全一致 i.i.d 论据 的，在世界上变幻莫测，如果我们能精准预知今后，那还动手什么算法二期技术人员 :)

亦然因如此，除了实验者精准叛将的 metric，我们还并不一定需要深入研究数据分析的反应性。例如在相同的基因组二者之两者之间的高精度衰减，相同预见 step 二者之两者之间的高精度衰减，以及相同整整点的高精度衰减等。中心等表现长时两者之间的数据分析通常才是该公司上的更为优并不一定需要。

习惯一个的系统工具

从这一节开始，我们详述具体情况下的预见工具。

整整基因组诱因特别是在追溯的研究近现代，如果去看这全面性的就其资料，就会找到很多定格的整整基因组侦测，重构，和预见工具。例如很多一个的系统数据分析都促请基因组本身是长时两者之间的，如果没有达致侦测促请的话就并不一定需要通过再加分操作来转化为长时两者之间基因组。这全面性的资料非常多，学说也略显精细，我们在这之中不动手毕竟多进行，只列举几种非常中用的工具。

旋转高达

在出版界动手过几个一个的系统预见场面的班上，平常就会发出这样的感慨：“ MA 好弱啊 ”。旋转高达虽然是一个很直观的工具，但通常在很多原则上上诱因之中特别是在极为良好的表现，是一个不较易打败的 baseline。

最直观的旋转高达，就是用到现在 n 个整整点的观测绝对值的高达，作为买进位向量的预见。

可以注意到旋转高达给出的预见极为的“靠谱”，如果把 MA 的参见符合范围较小，比如只慎重考虑从前一个整整点，我们很较易就能得出一个似乎极为精准，但只是“ 不利于 ”了一点的预见特性。但是这个不利于并不一定是那么好修复的，这也是很多初学者平常有的一个或许。

在最的系统化的旋转高达的系统化上，我们还可以有加权旋转高达，举例来说旋转高达等工具。去年 M4 赛事的季军工具是由 Uber 说明提出的 ES-RNN，其之中 ES 就是举例来说卷曲的简写 :)

旋转高达在具体情况下构建时也非常有效叛将，例如在 pandas 之中就有rolling,ewm 等工具，可以从另有部顺利进行量化。在 sql 之中也可以用window function 的工具来快速构建。相比其它工具来说， 旋转高达的量化速度很快 ，在多种基本基因组场面下也都能符合。

不过如果要动手 多步预见 ，旋转高达工具就就会笨拙有些麻烦了。

ARIMA

一个的系统预见应用领域最知名的算法，应该没有之一。其之中 AR 以另有可以比如说为高级的加权旋转高达，而 MA 虽然是旋转高达的简写，但回事是 对 AR 以另有的残再加的旋转高达 。

ARIMA 就其的学说的系统化极为多，这之中就略过了（我也不懂）。原则上上在用到时还并不一定需要动手长时两者之间性实验者，确认 p, d, q 参数的绝对值，用到好像似乎麻烦。好在我们有Auto ARIMA（美版为 R 之中的 forecast 纸制，Python 之中也有多种相同的戈如pmdarima），可以通过 AutoML 的技术手段来备用搜寻最佳的参数组合。

与 ARIMA 多种相同的还有很多，例如SP的 SARIMA，ARIMAX，还有虽然听过，但从来没用过的 ARCH，GARCH 数据分析等……这类数据分析相比于直观的旋转高达，匹配意志力显著就会更为弱一些，但优点是 运行整整也显著变窄了 。一般来说来说，这类习惯数据分析我们都并不一定需要 对每一条整整基因组都另行匹配和预见 。如果我们要对腾讯所有的的厂商动手经销额预见，可以预注意到基因组的生产量就会极为之大，这类工具在可执行时就并不一定需要要花费很窄的整整，而且并不一定需要普通用户自己来开发相应的模版可执行系统。

Prophet

由 Facebook GNU的Prophet 是另一个极为知名的一个的系统预见数据分析。因为 API 其设计非常友好 ，还附带一两部可视化和数据分析说明，在广大老百姓群众之之中迅速的流行了好像。

Prophet 背后用到的是 加性数据分析Mode ，将整整基因组水解为 趋势，季节，节假日等另有部常量 这三类数据分析之和，且依靠了 机叛将数据分析 方式则，在预见时可以可用预见绝对值的机叛将分布情况下。具体情况下可以参见我们组鼎彦班上的这篇出色的 详述 Prophet 物理现象的和篇名 。

Prophet 相比于美版 ARIMA，在非线性趋势，季节性，另有部常量全面性都较强占优，动手 多步预见 也就会更为为连续性一些。但同样，Prophet 的培训预见也并不一定需要在每一条基因组的点来顺利进行，大规模基因组的可靠性就会是一个下一场。

许多人注意 Uber 也畀出了一个有些多种相同的一个的系统预见戈 Orbit ，据称特性比 Prophet 都能。另另有我们还为了让过基于 PyTorch 的 NeuralProphet ，API 跟 Prophet 极为接近，不过畀算从前预见的反应性没有 Prophet 好，意味著神经局域网非常较易飞驰飞……

诱因

这之中我们来总结一下习惯一个的系统预见工具的一些诱因：

对于一个的系统本身有一些连续性上的促请，并不一定需要融合重构来动手匹配，不是端到端的最优化；并不一定需要对每条基因组动手匹配预见，可靠性花费大，数据库运输变为本和形式化意志力令人担忧，没有动手数据分析全局；较难引入另有部常量，例如影响经销额的除了近现代经销额，还意味著有市价，折扣，业绩期望，天气等等；一般来说来说多步预见意志力非常再加。

亦然因为这些诱因，原则上上建设项目之中一般只就会用习惯工具来动手一些 baseline，小众的运用还是分属一个大要详述的机器努力学习工具。

机器努力学习工具

如果我们去读到一下 Kaggle 或其它数据库现代科学大赛平台上的就其一个的系统预见赛事，就会断定绝大多数的反败为胜提议用到的是习惯机器努力学习的方式则，更为具体情况下地来说，一般就是 xgboost 和 lightgbm 这类温度梯度提升榕数据分析。其之中有个有趣的基本上是去年的 Web Traffic Forecasting ，我当时看了这个赛事也很激动，为了让了 N 多广度努力学习的工具来动手一个的系统诱因，可惜大都没有很再加的结果。砍手豪出马的这篇和篇名 也对就其诱因动手了一些分析。一个大我们对这类工具动手个直观详述。

数据分析方式则

机器努力学习工具检视一个的系统诱因的原则上出发点跟从一个大写到的一个的系统实验者分出完全一致，就是把一个的系统托分变为一段近现代培训售票厅和今后的预见售票厅，对于预见售票厅之中的每一条抽取，基于培训售票厅的资讯来借助于相同之处， 转化为一个图表类预见诱因 来求得。

如上图之中，底色的以另有即为我们借助于相同之处的售票厅，我们依靠这以另有的资讯回传借助于相同之处后，先去预见蓝色预见售票厅之中的绝对值，量化平均数，先大幅度迭代优化。 这个售票厅可以大幅度往从前滑动 ，就变为型了多个预见售票厅的抽取，一定相对上可以减多于我们的数据库运输变为本。

原则上上场面之中，一般我们并不一定需要确认几个参数：

近现代售票厅的尺寸 ，即我们预见今后时，要参见现在多多于整整的资讯作为回传。毕竟多于意味著变为倍不确实，毕竟多则就会引入20世纪不就其的资讯（比如疫情从前的资讯意味著目从前就不毕竟符合了）。预见点 gap 的尺寸 ，即预见今后时，我们都是 T+1 开始预见，还是 T+2，T+3？这与现实生活的该公司场面有关，例如像补货场面，预见 T+1 的经销额，意味著并未来不及买进补货了，所以我们并不一定需要扩充这个提从前量，动手 T+3 甚至更为多提从前整整的预见。预见售票厅的尺寸 ，即我们并不一定需要整年预见多窄的今后绝对值。比如从 T+1 开始始终到 T+14 都并不一定需要预见可用。这一点也跟原则上上的该公司运用场面有关。

另另有亦然因如此，上图之中画的是一条整整基因组，原则上上上如果我们有变为百上千个基因组，是 可以把这些数据库放入朋友们动手培训 的。这也是机器努力学习工具对于习惯一个的系统工具的一个比较显著的占优。

在看一些和篇名的时候，我们也就会注意到一些额另有投身于一个的系统重构流程的工具，比如 到时动手 STL 水解先动手数据分析预见 。我们为了让从前这类工具相比较来说特性并不一定显著，但 对于整个 pipeline 的精细度有很大的增加 ，对于 AutoML，数据分析说明等兼职都造变为了一定的担忧，所以原则上上建设项目之中运用的也非常多于。

相同之处二期工程

这张图更为说明的表明了我们借助于相同之处和数据分析的方式则。为了便于阐释，我们可以论据预见的 horizon 窄度仅为 1 天，而近现代的相同之处 window 窄度为 7 天，那么我们可以借助于的最的系统化的相同之处即为现在 7 天的每天的近现代绝对值，来预见第 8 天的绝对值。这个近现代 7 天的绝对值，跟之从前写到的旋转高达，AR（自重归）数据分析之中所用到的绝对值是一样的，在机器努力学习类工具之中，一般被称为 lag 相同之处 。

对于整整本身，我们也可以动手各类 日期都是以相同之处 ，例如我们以天为一般而言动手预见，我们可以填充这天是小时几，是一个年末的第几天，是哪个年末份，是否是兼职日等等相同之处回传。

另另有一类最罕见的的系统化相同之处，就是 分辨相同基因组的几类相同之处 ，例如相同的零售业，的厂商，或者相同的普通股代码等。通过投身于这个几类相同之处，我们就可以把相同的整整基因组数据库放入一张大表之中统一培训了。数据分析前提来说可以备用努力学习到这些几类二者之两者之间的类似性，提升形式化意志力。

几类也就是说原则上上上可以混为一谈为 可可执行相同之处 ，即随着整整的叠加，不就会时有发生叠加的资讯。除了最细一般而言的唯一键，还可以投身于其它基本的可可执行相同之处。例如的厂商分属的可分，之中类，小类，零售业的地理一段距离整年性，普通股所属的零售业等等。除了几类型，可可执行相同之处也意味著是仅次于绝对值型，例如的厂商的重量，规格，一般是保持基本的。

Lag 相同之处，日期相同之处这类，则分属 一个的系统相同之处 ，随着整整叠加就会时有发生变动。这其之中又可以分变为两类，一类是 在预见时没有提从前得到到的资讯 ，例如预见绝对值本身，跟预见绝对值就其的不可知资讯，如今后的客运量量，视频网站等。对于这类资讯，我们情况下严格在近现代售票厅符合区域内动手各种相同之处借助于的检视，一般以 lag 居多。另一类则是 可以提从前得到到的资讯 ，例如我们有说明的市价计划，可以预知在 T+1 时计划店的的厂商市价是多多于。对于这类相同之处，我们则可以从另有部像可可执行相同之处那样从另有部投身于就其联整整点的资讯进去。

以上写到的原则上分属从另有部回传的资讯，基于这些资讯，我们还可以全面性动手各种精细的 都是以相同之处 。例如在 lag 的的系统化上，我们可以动手各种售票厅内的汇总相同之处，比如现在 n 个整整点的高达绝对值，仅次于绝对值，最小绝对值，平均数等。全面性，我们还可以跟之从前的各种的点资讯融合好像来量化，比如并不一定的厂商的近现代对数，并不一定零售业的近现代对数等。也可以根据自己的阐释，动手更为精细量化的都是以，例如现在 7 天之中，经销额整年上升的天数，现在 7 天之中仅次于经销额与最低经销额之再加等等。很多数据库现代科学赛事的反败为胜提议之中都就会有大量篇幅来讲解这全面性的都是以相同之处如何来借助于。

之前亦然因如此还有很多将各类相同之处二期工程技术手段控制系统的工具，在整整基因组应用领域最有名的而出名 tsfresh 了。除了从一个大写到的一些的系统化操作，tsfresh 还都能支持 wavelet 等高深操作，但优点就是运行整整相比似乎窄，且 并不一定需要融合相同之处并不一定需要 来达致都能的特性。

数据分析并不一定需要

数据分析这块，原则上上没有什么好似，大家的小众并不一定需要原则上都是 GBDT 和 NN。个人最中用到的并不一定需要是 LightGBM 和 fastai ，然后并不一定需要好一个的系统实验者方式则，动手备用参数最优化就可以了（比如用到 Optuna 或 FLAML）。Lgb 的培训速度快，而且 在某些该公司相同之处非常最重要的情况下下，通常能达致比神经局域网都能更为长时两者之间的特性 。而 NN 的主要占优在几类常量的表达努力学习上，前提可以达致都能的 embedding 表示。此另有 NN 的 loss 其设计上也就会非常有效叛将，来得 lgb 的 loss 或者多期望努力学习约束条件就非常多了。更为多的争论也可以参见我的这篇图表数据库数据分析对比 的和篇名。相比较来说，目从前最罕见的并不一定需要依然是榕数据分析一族。

有一个许多人注意的考量点在于 local 数据分析与 global 数据分析 的取舍。从一个大写到的定格一个的系统工具之中都分属 local 数据分析，即每一个基因组都要借助于一个另行的数据分析来培训预见；而我们写到的把所有数据库都放入朋友们培训则是 global 数据分析的方式则。原则上上场面之中，意味著并不一定需要预见的一个的系统天然就就会有很不一样的连续性现象表现，比如科技类普通股，跟油井能源类普通股的走势，衰减都极为不一样，从另有部放入朋友们培训反而意味著导致相比较特性回升。所以很多时候我们要中心等折中这两种方式则， 在适当的层级动手数据分析的分出培训 。广度努力学习应用领域有一些兼职如DeepFactor 和FastPoint 也在备用适配全面性动手了些为了让。

广度努力学习工具

从一个大有写到过在 Kaggle 2018 年的 Web Traffic Forecasting 赛事之中，季军选手采用了广度努力学习的提议，当时伯父的我注意到这个分享大受震撼，心之中广度努力学习统治整整基因组应用领域的时代就要即将来临了！前面也花了不多于整整筹备工作和为了让各类针对一个的系统诱因其设计的 NN 数据分析（有不多于都是 NLP 应用领域独创过来的）。不过几年为了让从前，断定绝大多数论和文之中物理数字似乎不起眼的数据分析，在真亦然在世界上场面之中运用的特性都不毕竟平庸，纸制括其后的很多赛事也依然是榕数据分析占据反败为胜提议的小众权威。这之中有一个诱因意味著跟从一个大详述习惯一个的系统工具之中的诱因多种相同，很多教育领域的数据库集（参见 papers with code）都是非常单一的整整基因组（比如水和文资讯，连续性科学详细描述），没有举例来说什么其它回传资讯和该公司期望。而现实生活运用之中的一个的系统场面很多时候都是 多种基本基因组，举例来说了很多层级的点，折扣，多雨，另有部重大事件等诱发独特的该公司回传资讯，其预见场面也更为为独特独特多彩 。

相比较来说，广度努力学习的出发点是要能 只用到原始的基因组和其它就其回传资讯，原则上不动手相同之处二期工程，期望通过各类数据分析结构上备用努力学习到一个的系统的暗示表达，进而动手端到端的预见可用 。所以我把相同之处二期工程 + NN 的提议混为一谈到了上面机器努力学习工具之中。这一节之中简短详述一下这几年我们动手过的广度努力学习就其为了让，可以供人班上们参见。

RNN 两部

从另有部独创 NLP 应用领域之中定格的 RNN, GRU, LSTM 数据分析来动手整整基因组的预见应该是最直观的一种出发点了。用到这个工具，甚至可以 从另有部动手任意步的预见售票厅可用 。但原则上上场面之中，一般一个的系统诱因的回传可用售票厅尺寸带有非常最重要的该公司含义，也并不一定需要针对性顺利进行培训，评估，最优化，所以通常不就会从另有部用到这类原始 RNN 的方式则来动手培训预见。

Seq2Seq

这就是从一个大写到的 Web Traffic Forecasting 赛事季军提议之中主要采用的数据分析。原则上是独创了 NLP 之中的定格的的系统， 用到 RNN/GRU/LSTM 作为原则上单元，encoder 之中动手培训售票厅之中的资讯提取，然后在 decoder 之中动手预见 horizon 的多步可用 。写作者在提议之中还为了让了在 decoder 时同时引入 焦虑系统 ，但断定特性并不一定长时两者之间，之前从另有部改换了 lag 相同之处来捕食一般来说周期的近现代资讯 。

在培训预见全面性，写作者也花了不多于功夫，例如用到 SMAC3 顺利进行备用调参，用到 COCOB 作为最优化器，通过一两部 SGD averaging，多数据分析，多 checkpoint 可用的对数来提升数据分析的反应性 等，具体情况下可以参见写作者的这篇 总结和文档 。

我们当时也把这套的的系统移至到了很多我们结构上的建设项目之中，但相比较用从前断定调参的量化花费要比飞驰榕数据分析大的相比较，培训反应性却颇高榕数据分析，不能修亦然到一个长时两者之间预见可用的长时两者之间。先突显相比较的平均数分析和数据分析说明也非常难动手，所以其后也并没有畀广用到。砍手豪出马最后也分析过这次赛事之所以是神经局域网数据分析反败为胜，跟用到的 SMAPE 举例来说也有毕竟大关系。

WaveNet

这也是去年极为雷公的一个数据分析，主要是 RNN 两部数据分析不好并行，所以突然断定谷歌说明提出的这个空洞因果卷积心之中很高级，可靠性前提也比 RNN 之类的好很多，它的结构上大抵窄这样：

除了用到三维空两者之间 CNN 来动手基因组预见另有，WaveNet 之中还投身于了 residual connection 和 skip connection，以及一两部精细的“门系统”：

不过我们原则上上用到从前，心之中 CNN 相比较对于基因组诱因的预见特性还是不如 RNN 两部。实情来看意味著跟依赖一段距离序列这类资讯有关。

提一提 WaveNet 这类 CNN 结构上也可以用在 Seq2Seq 前提之中的 encoder 以另有。

LSTNet

去年应该是在 Papers With Code 上注意到 LSTNET 占据了几个 benchmark 的榜首一段距离，也去直观为了让了一下，数据分析结构上也是愈加花之中胡哨：

不过特性嘛，还是不平庸，不如相同之处二期工程加 fastai 特性来的好。

DeepAR

亚马逊说明提出的一个局域网的的系统，也是基于 Seq2Seq，不过 DeepAR 的可用跟 Prophet 一样，是一个 机叛将分布 ，这也是它与习惯 RNN 两部仅次于的一个区分。

虽然来头毕竟大，但为了让从前依然是不能长时两者之间连续函数，多次培训的高精度衰减也毕竟大，最终特性也没有与 GBDT 胜过。不过在为了让 DeepAR 的操作过程之中断定亚马逊GNU的一个才行不错的一个的系统预见戈 gluon-ts ，之中举例来说了极为多的广度努力学习一个的系统数据分析构建，也很有效叛将自己构建就其数据分析，大大加速了我们的物理为了让，极为许多人畀荐！

机叛将分布可用本身是个才行有用的整年性，例如用做下游的 Service Level 的满足叛将量化等。前提我们也可以用 quantile regression 工具，或者 ngboost ， LightGBMLSS 等戈在 GBDT 数据分析上构建机叛将预见可用。

N-Beats

这也是一个来头毕竟大的数据分析，出自Element AI，Bengio 是其之中的 Co-Founder。第一次注意到它是来自 M5 赛事夺冠的分享，不过他也只是在 top-level 的预见之中用到了一下 N-Beats 数据分析。

从详述来看，N-Beats 侧重于动手单常量的一个的系统预见，且可以较强一定的 seasonality，trend 的可说明性，跟 Prophet 很类似。从论和文的物理来看，写作者用到了 极为重的 ensemble ，每个基因组搞了 180 个数据分析的 bagging。这心之中似乎不够“杀鸡用牛刀”了……我们畀算从前也没有赢取很再加的特性，而且似乎还不好加额另有的相同之处常量，用到场面很一般而言。

TFT

终于前往了一个为了让从前表现可以与榕数据分析胜过的广度努力学习数据分析了！这就是 Google AI 说明提出的 Temporal Fusion Transformers。也是本和文写到的第一个带 transformer 结构上的数据分析 :)

个人心之中 TFT 的其设计之中最有趣的是对于 相同之处常量并不一定需要局域网 的慎重考虑，从构建特性上来说跟榕数据分析动手相同之处并不一定需要很类似。提一提我们在图表类诱因上测试从前表现非常好的数据分析，例如 TabNet，NODE 等，也都有这种 模拟决策榕行为的其设计 。具体情况下物理从前在一些场面之中 TFT 甚至可以挤下相同之处+GBDT 的数据分析提议，极为惊人！不过培训量化花费依然是非常大，这点还是跟榕数据分析有再加别。

TFT 还有一点非常有趣的是 对于相同之处回传的其设计才行的系统化 ，分变为了可可执行几类/整年常量，一个的系统已知几类/整年常量，和一个的系统相符几类/整年常量。以我们用到的 pytorch-forecasting 戈为例，其 dataset 终端大抵窄这样：

training = TimeSeriesDataSet( data[lambda x: x.date <= training_cutoff], time_idx= ..., # column name of time of observation target= ..., # column name of target to predict group_ids=[ ... ], # column name(s) for timeseries IDs max_encoder_length=max_encoder_length, # how much history to use max_prediction_length=max_prediction_length, # how far to predict into future # covariates static for a timeseries ID static_categoricals=[ ... ], static_reals=[ ... ], # covariates known and unknown in the future to inform prediction time_varying_known_categoricals=[ ... ], time_varying_known_reals=[ ... ], time_varying_unknown_categoricals=[ ... ], time_varying_unknown_reals=[ ... ],)

这种混为一谈方式则极为较强通用性，许多人畀广。

广度努力学习总结

相比较似乎，目从前（22 年末）都能大规模畀广运用的广度一个的系统数据分析心之中还原则上没有（简介的 Informer, Autoformer 还没为了让）。从前阵子有一篇很有趣的论和文也争论了这点，副标题就叫 Do We Really Need Deep Learning Models for Time Series Forecasting? ，从结果来看原则上还是 GBDT 反败为胜。

这块也有很多简短和篇名可以参见，例如：

Learnings from Kaggle’s Forecasting CompetitionsNeural forecasting: Introduction and literature overview

除了数据分析预见本身，广度努力学习之中的各种特长，例如预培训和移至努力学习，表达努力学习，生变为式数据分析等全面性，目从前也还不能运用做一个的系统应用领域。今后就让有所突破，如何能都能的动手数据库增弱，动手一个的系统诱因的预培训，也是很许多人深入研究的顺时针。

之前在相比较的的系统全面性，跟机器努力学习数据分析 pipeline 来对比看，从前者一般数据分析以另有检视就会相比直观，但涉及到的重构，相同之处二期工程及后检视全面性就会非常精细；而广度努力学习技术手段亦然好相反，在相比较 pipeline 层面就会相比直观，更为提倡 end-to-end 的培训，但数据分析以另有则相比精细和难以最优化。

AutoML

之前我们来看下一个的系统应用领域的 AutoML，近几年 Github 上也出现了一些针对一个的系统诱因的 AutoML 戈，例如：

Auto_TSAutoTS

不过相比较来说他们依托的还是 数据分析的备用并不一定需要和调优 ，针对一个的系统诱因动手了一些特定的配置项，如整整一般而言，从一个大有写到过的预见的窄度，备用的 validation 等。但从从前和文的对比来看，目从前特性非常好的小众工具还是相同之处二期工程+GBDT 数据分析，尤为是 相同之处二期工程这块的控制系统 笨拙尤为关键，而目从前 tsfresh 也并没有在都是以相同之处的控制系统上动手多多于兼职。个人在从一个大 TFT 的结构上化一个的系统数据库集终端其设计的系统化上，其设计相应的控制系统相同之处二期工程与数据分析最优化，就会是一个都能达致非常好特性的路径。

此另有，从前和文之中非常极多于写到一个的系统数据库的各种 侦测判断，重构 等环节。在之从前的 AutoML 赛事之中，就有 life-long learning 的设定，即数据分析的努力学习预见就会随着整整的畀移大幅度有新数据库的回传，这也与真亦然建设项目的情况下极为相完全一致。因此完善的 AutoML 提议之中，也并不一定需要举例来说例如 prior shift, covariate shift, concept drift 等全面性的侦测与检视，以兼顾精细的真亦然预见场面。

可以预见今后就会有更为多的依托一个的系统诱因的 AutoML 前提和厂商出现，大幅度降低用到门槛，扩展就其的运用场面。对这些顺时针感兴趣的班上也可以多跟我们争论交流，朋友们打造零售业领到时的 AI 厂商。

写作者:寄存器

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