Transformer vos historiques de ventes, de stocks ou de trafic en prévisions chiffrées exploitables (Darts, Unit8)
Des dizaines de modèles de prévision de séries temporelles sous une seule API, avec backtesting, ensemblage et détection d'anomalies natifs
Vendu par MagicMate
Ce qu'il faut
- Niveau
- N2 · Un peu de bricolage — Fonctionne dans un outil que vous avez déjà, mais demande des réglages (clé d'accès, options) avant d'être opérationnel.
- Serveur requis
- Non
- Réglages requis
- Oui
- Licence
- Projet tiers sous licence permissive (Apache-2.0) : utilisation, modification et redistribution permises selon ses termes, avec conservation des mentions de droit d'auteur et du texte de licence. Le texte de la licence d'origine, publié dans le dépôt source, fait foi.
Darts rassemble sous une seule API cohérente des dizaines de modèles de prévision de séries temporelles, du plus simple au plus avancé en deep learning, pour transformer des historiques de ventes, de stocks ou de trafic en prévisions chiffrées exploitables. Utile pour une direction retail ou supply chain qui veut tester plusieurs approches de prévision de la demande sans réécrire son pipeline à chaque fois. Inclut nativement le backtesting, l'ensemblage de modèles et la détection d'anomalies sur les séries temporelles.
Licence et attribution : Source : https://github.com/unit8co/darts. Licence : Apache-2.0 (https://raw.githubusercontent.com/unit8co/darts/master/LICENSE). Tous droits conservés par ses auteurs ; cette fiche est une présentation rédigée par Marketia.
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