هذا هو تطبيق Linux المسمى Darts والذي يمكن تنزيل أحدث إصدار له باسم Releaseminor0.26.0.zip. يمكن تشغيله عبر الإنترنت في موفر الاستضافة المجاني OnWorks لمحطات العمل.
قم بتنزيل وتشغيل هذا التطبيق المسمى Darts مع OnWorks عبر الإنترنت مجانًا.
اتبع هذه التعليمات لتشغيل هذا التطبيق:
- 1. قم بتنزيل هذا التطبيق على جهاز الكمبيوتر الخاص بك.
- 2. أدخل في مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX باسم المستخدم الذي تريده.
- 3. تحميل هذا التطبيق في هذا الملف.
- 4. ابدأ تشغيل OnWorks Linux عبر الإنترنت أو محاكي Windows عبر الإنترنت أو محاكي MACOS عبر الإنترنت من هذا الموقع.
- 5. من نظام تشغيل OnWorks Linux الذي بدأته للتو ، انتقل إلى مدير الملفات الخاص بنا https://www.onworks.net/myfiles.php؟username=XXXXX مع اسم المستخدم الذي تريده.
- 6. قم بتنزيل التطبيق وتثبيته وتشغيله.
SCREENSHOTS
Ad
السهام
الوصف
darts هي مكتبة Python لسهولة التلاعب والتنبؤ بالسلسلة الزمنية. يحتوي على مجموعة متنوعة من النماذج ، من الكلاسيكيات مثل ARIMA إلى الشبكات العصبية العميقة. يمكن استخدام جميع النماذج بالطريقة نفسها ، باستخدام وظائف fit () والتنبؤ () ، على غرار scikit-Learn. تسهل المكتبة أيضًا إجراء اختبار رجعي للنماذج ، والجمع بين تنبؤات العديد من النماذج ، وأخذ البيانات الخارجية في الاعتبار. تدعم لعبة Darts السلاسل الزمنية والنماذج أحادية المتغير ومتعددة المتغيرات. يمكن تدريب النماذج المستندة إلى ML على مجموعات بيانات كبيرة محتملة تحتوي على سلاسل زمنية متعددة ، وتوفر بعض النماذج دعمًا غنيًا للتنبؤ الاحتمالي. نوصي أولاً بإعداد بيئة Python نظيفة لمشروعك باستخدام Python 3.7 على الأقل باستخدام أداتك المفضلة (conda ، venv ، virtualenv مع أو بدون virtualenvwrapper).
شرح المميزات:
- مجموعة كبيرة من نماذج التنبؤ ؛ من النماذج الإحصائية (مثل ARIMA) إلى نماذج التعلم العميق (مثل N-BEATS)
- يمكن أن تكون السلسلة الزمنية متعددة المتغيرات - أي تحتوي على أبعاد متعددة متغيرة بمرور الوقت بدلاً من قيمة عددية واحدة
- تدعم جميع النماذج القائمة على التعلم الآلي (بما في ذلك جميع الشبكات العصبية) التدريب على سلاسل متعددة (من المحتمل أن تكون متعددة المتغيرات)
- يمكن لكائنات TimeSeries (اختياريًا) تمثيل سلاسل زمنية عشوائية ؛ يمكن استخدام هذا على سبيل المثال للحصول على فترات الثقة ، والعديد من النماذج تدعم نكهات مختلفة من التنبؤ الاحتمالي
- تدعم العديد من النماذج في لعبة Darts السلاسل الزمنية التي تمت ملاحظتها سابقًا و / أو المتغير المشترك (البيانات الخارجية) كمدخلات لإنتاج التنبؤات
- بالإضافة إلى البيانات المعتمدة على الوقت ، يمكن أن تحتوي TimeSeries أيضًا على بيانات ثابتة لكل بُعد ، والتي يمكن استغلالها بواسطة بعض النماذج
لغة البرمجة
Python
التصنيفات
هذا تطبيق يمكن جلبه أيضًا من https://sourceforge.net/projects/darts.mirror/. تمت استضافته في OnWorks ليتم تشغيله عبر الإنترنت بأسهل طريقة من أحد أنظمتنا التشغيلية المجانية.
