최신 릴리스를 Releaseminor0.22.0.zip으로 다운로드할 수 있는 Darts라는 Windows 앱입니다. 워크스테이션용 무료 호스팅 제공업체인 OnWorks에서 온라인으로 실행할 수 있습니다.
OnWorks와 함께 Darts라는 이 앱을 무료로 다운로드하여 온라인에서 실행하십시오.
이 앱을 실행하려면 다음 지침을 따르세요.
- 1. 이 애플리케이션을 PC에 다운로드했습니다.
- 2. 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX에 원하는 사용자 이름을 입력합니다.
- 3. 이러한 파일 관리자에서 이 응용 프로그램을 업로드합니다.
- 4. 이 웹사이트에서 모든 OS OnWorks 온라인 에뮬레이터를 시작하지만 더 나은 Windows 온라인 에뮬레이터를 시작합니다.
- 5. 방금 시작한 OnWorks Windows OS에서 원하는 사용자 이름으로 파일 관리자 https://www.onworks.net/myfiles.php?username=XXXXX로 이동합니다.
- 6. 애플리케이션을 다운로드하여 설치합니다.
- 7. Linux 배포 소프트웨어 저장소에서 Wine을 다운로드합니다. 설치가 완료되면 앱을 두 번 클릭하여 Wine과 함께 실행할 수 있습니다. 인기 있는 Windows 프로그램 및 게임을 설치하는 데 도움이 되는 Wine을 통한 멋진 인터페이스인 PlayOnLinux를 사용해 볼 수도 있습니다.
Wine은 Linux에서 Windows 소프트웨어를 실행하는 방법이지만 Windows가 필요하지 않습니다. Wine은 모든 Linux 데스크탑에서 직접 Windows 프로그램을 실행할 수 있는 오픈 소스 Windows 호환성 계층입니다. 본질적으로 Wine은 Windows가 필요하지 않고 모든 Windows 응용 프로그램을 실행할 수 있도록 Windows를 처음부터 충분히 다시 구현하려고 합니다.
스크린 샷
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다트
기술
darts는 시계열을 쉽게 조작하고 예측할 수 있는 Python 라이브러리입니다. 여기에는 ARIMA와 같은 고전 모델부터 심층 신경망에 이르기까지 다양한 모델이 포함되어 있습니다. 모든 모델은 scikit-learn과 유사한 fit() 및 predict() 함수를 사용하여 동일한 방식으로 사용할 수 있습니다. 또한 이 라이브러리를 사용하면 모델을 쉽게 백테스트하고 여러 모델의 예측을 결합하고 외부 데이터를 고려할 수 있습니다. Darts는 단변량 및 다변량 시계열과 모델을 모두 지원합니다. ML 기반 모델은 여러 시계열이 포함된 잠재적으로 큰 데이터 세트에서 훈련될 수 있으며 일부 모델은 확률적 예측을 위한 풍부한 지원을 제공합니다. 선호하는 도구(conda, venv, virtualenv(virtualenvwrapper 포함 또는 제외))를 사용하여 Python 3.7 이상으로 프로젝트에 깨끗한 Python 환경을 먼저 설정하는 것이 좋습니다.
특징
- 대규모 예측 모델 모음 통계 모델(예: ARIMA)에서 딥 러닝 모델(예: N-BEATS)까지
- TimeSeries는 다변수일 수 있습니다. 즉, 단일 스칼라 값 대신 여러 시변 차원을 포함할 수 있습니다.
- 모든 기계 학습 기반 모델(모든 신경망 포함)은 여러(잠재적으로 다변량) 시리즈에 대한 교육을 지원합니다.
- TimeSeries 객체는 (선택적으로) 확률적 시계열을 나타낼 수 있습니다. 예를 들어 신뢰 구간을 얻는 데 사용할 수 있으며 많은 모델이 다양한 확률 예측을 지원합니다.
- Darts의 많은 모델은 과거 관측 및/또는 미래에 알려진 공변량(외부 데이터) 시계열을 예측 생성을 위한 입력으로 지원합니다.
- 시간 종속 데이터 외에도 TimeSeries는 일부 모델에서 활용할 수 있는 각 차원에 대한 정적 데이터를 포함할 수 있습니다.
프로그래밍 언어
Python
카테고리
이것은 https://sourceforge.net/projects/darts.mirror/에서도 가져올 수 있는 애플리케이션입니다. 무료 운영 체제 중 하나에서 가장 쉬운 방법으로 온라인으로 실행하기 위해 OnWorks에서 호스팅되었습니다.
