Auto-Forecast

Framework

Il Problema

oggi è urgente disporre di automatismi di previsione (forecast) con frequenza near real-time. E’ richiesto In qualunque contesto industriale, non soltanto finance, ma ad es. IOT per fare prevenzione.

Humanativa – Strumenti e Competenza

Modulo di Auto-Forecast nel contesto TimeSeries

  • per la fase di EDA (Exploratory Data Analysis) introduce tecniche profonde di analisi del dato nel tempo
  • per la fase di Produzione dei Modelli, introduce un motore di Auto-Forecast che sfrutta i risultati delle analisi della fase di EDA per definire automaticamente un protocollo per la produzione di un modello efficiente.
  • Per la fase di MLOps: per replicare automaticamente Modello e Pipeline nei diversi ambienti MLOps in Cloud per predisporsi alla Produzione

I Benefici: AutoML e MLOps

  • Diminuzione dei tempi di EDA
  • Diminuzione dei tempi di Learning
  • Diminuzione dei tempi di re-training (MLOps)

Use Case:

Industry: Banking
Use case: Customer insight per Up e Cross selling – Forecast

Industry: Automotive – Smartcity
Use case: Vehicle Flow forecast & Behavioural profiling

Industry: AIR Transportation – IOT Use case: Forecast del Flusso dei Passeggeri