La meilleure solution de modélisation prédictive en 2021
Augmenter la précision des prévisions grâce à un puissant logiciel de modélisation prédictive

La modélisation prédictive poursuit l'objectif de construire un modèle mathématique plausible qui non seulement décrirait certains processus ou objets, mais donnerait également une prédiction fiable. La modélisation prédictive est importante pour l'analyse financière et marketing, les prévisions commerciales, le marché des changes et la bourse, la prévision de la demande, etc.
L'une des méthodes possibles pour réaliser une modélisation prédictive est la méthode de traitement des données par groupe, ou plus brièvement GMDH. Et le logiciel GMDH Shell applique la méthode GMDH grandement améliorée pour la modélisation prédictive. Les principes de la méthode GMDH ont été améliorés et mis en œuvre dans le programme. Contrairement à la méthode classique de traitement des données par groupes, développée dans les années 1960, la version avancée développée par nos spécialistes fonctionne plus rapidement et donne des prévisions plus précises grâce à une approche de modèles qui se compliquent progressivement.
L'approximation des données historiques données commence avec des modèles plus simples et devient progressivement de plus en plus compliquée si les valeurs historiques ne correspondent pas au modèle dans le seuil spécifié. Si un certain modèle donne de mauvaises prévisions, le programme applique des procédures d'approximation plus complexes - linéaires, polynomiales, gaussiennes, etc. - et teste chaque nouveau modèle par rapport aux valeurs de données précédemment recueillies jusqu'à ce que le modèle donnant les prévisions les plus précises soit trouvé. Ce processus, associé à un calcul multi-threading efficace, offre des performances particulièrement élevées sur les systèmes multicœurs ou multi-CPU.
Par exemple, GMDH Shell construit un modèle prédictif de haute précision basé sur un ensemble de données de 200k lignes en seulement 37 secondes - un résultat difficilement réalisable avec des solutions concurrentes. Et contrairement à de nombreux logiciels axés sur les mathématiques, GMDH Shell est délicieusement facile à utiliser grâce à des modèles d'analyse prédéfinis et à la transparence globale de l'interface utilisateur.
Dans l'ensemble, GMDH Shell est parfait pour la modélisation prédictive, l'analyse des séries chronologiques, l'ajustement des courbes et autres tâches de prévision et d'analyse des données historiques. La combinaison d'un algorithme mathématique puissant à l'intérieur et d'une interface claire et intuitive permet de construire un modèle prédictif précis avec peu d'efforts.
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Avantages de GMDH Shell pour la science des données
- Détermine automatiquement la structure du modèle
- Évite le suréquipement et fonctionne bien avec de très petits ensembles de données
- Est rapide même avec 1 000 variables d'entrée
- Fournit des outils de prévision, de classification, de régression et de regroupement en un seul ensemble
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Le logiciel est le meilleur que j'ai jamais utilisé. Le plus impressionnant, outre les autres algorithmes, est surtout le réseau neuronal et les capacités de prévision des séries temporelles, ainsi que la facilité avec laquelle les formules peuvent être générées et exportées vers un tableur pour être personnalisées.
Vous avez réussi à améliorer à la fois la précision et la vitesse de l'algorithme de type neuronal. Le moteur d'optimisation pour les tâches de régression/classification et de séries chronologiques était également très soigné. Continuez le bon travail !
Depuis quelques mois, j'apprends seul les réseaux de neurones. J'ai acheté un livre sur le sujet et j'ai utilisé quelques logiciels libres pour apprendre. En faisant des recherches sur Internet, j'ai trouvé votre logiciel. Il était extrêmement facile à utiliser par rapport aux autres. Je pense qu'avec votre logiciel, j'aurais un avantage.
GMDH Shell fournit l'interface la plus conviviale et l'une des le logiciel d'analyse de séries chronologiques orienté vers l'utilisateur final le plus puissant sur le marché.