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基础架构资源的 AUTOML 时序预测.pdf

上传人: 张** 编号:167609 2024-06-15 35页 2.13MB

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本文主要介绍了由Spark驱动的AutoML时间序列预测框架,该框架专注于基础设施资源的时间序列指标。该框架支持ARIMA和其他时间序列模型,并使用Spark的AutoML和大数据分布式计算来自动化和线性扩展数百万时间序列模型的拟合和预测操作。文章提出了两个实证应用,展示了成千上万的时间序列模型是如何自动构建并用于支持短期运营和规划长期资源需求的。这些应用表明,AutoML时间序列预测框架是一个高效、易于实施且能够解决多种时间序列预测基础设施资源场景的创新解决方案。
自动机器学习时间序列预测框架如何工作? 自动机器学习时间序列预测在资源规划中的应用有哪些? 自动机器学习时间序列预测如何帮助企业优化资源配置?
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