facebook预言家预测未来固定日期的价值

Facebook预言家是Facebook推出的一款人工智能预测工具，它利用大数据和机器学习算法来预测未来固定日期的价值。该工具可以应用于各个领域，包括金融、市场营销、天气预测、股票市场等。

Facebook预言家的优势在于其强大的数据分析能力和准确的预测结果。它能够处理大规模的数据集，并通过分析数据中的模式和趋势来预测未来的价值。预言家的预测结果经过验证，具有较高的准确性和可靠性。

应用场景方面，Facebook预言家可以用于金融行业，帮助投资者预测股票、外汇、商品等的价格走势，从而指导投资决策。在市场营销领域，预言家可以分析用户行为和市场趋势，预测产品的需求和销售情况，帮助企业制定营销策略。此外，预言家还可以应用于天气预测、疾病传播预测等领域，为相关行业提供决策支持。

腾讯云相关产品中，与人工智能和大数据相关的产品可以提供支持。例如，腾讯云的人工智能平台AI Lab提供了丰富的人工智能算法和工具，可以用于数据分析和预测。此外，腾讯云的大数据平台Data Lake Analytics可以处理大规模的数据集，提供数据分析和挖掘的能力。

腾讯云人工智能平台AI Lab介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/ai

腾讯云大数据平台Data Lake Analytics介绍链接：https://cloud.tencent.com/product/dla

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

天黑请闭眼，AI 请睁眼

在狼人杀中，所有玩家（通常为 5-10 人）被随机分配一个角色（如平民、狼人、女巫、叛徒和预言家等），他们试图推断其他玩家的角色。...，该网络能够预测在游戏的任何给定阶段赢得游戏的后验概率，并为下一步行动提供候选。...另外，基于从价值网络中获得的概率，研究者开发了一个名为 Deep Wolf 的 AI 代理，它可以与人类交互并选择最佳投票目标。...最后，他们通过真正让 Deep Wolf 与人类玩家玩狼人杀并收集其胜率来评估人工智能代理的性能。价值网络的行为。...在游戏的早期阶段，当价值网络的角色是狼人时，后验概率总是很低；而在扮演预言家时后验概率总是很高。这表明，在这个五人版狼人杀中。价值网络有能力正确估计获胜的概率，并且在判断平民一方有优势。

3764 0

预言家凯文·凯利：未来25年科技趋势，最伟大的产品尚未问世

他被人们称为是“互联网预言家”.12月4日，凯文·凯利出席2017国际众创周末，并阐述了他对于前沿科技趋势的看法。什么即将到来，哪些是不可阻挡之势？...核心观点从固定产品变为流动业态流动的数据将催生技术超体使用权优于拥有权通过追踪获得高度定制化方案人工智能延续第二次工业革命虚拟现实将成为社交媒体共享、协作屏幕化搜索提问比答案更有价值...1.从固定产品变为流动业态从有形的变成无形的，从固定的变成流动的，从名词变成动词，从产品变成服务。无论我们现在在做什么东西，都很有可能我们是在经历这样的一个变化过程。...Facebook是全球最大的社交媒体，但Facebook不产出内容。阿里巴巴是全球最大的零售商，但是阿里巴巴自己是没有库存的。Airbnb是全球最大的酒店集团，但是Airbnb没有酒店。...现在全球有20亿的Facebook用户连在一起，他们形成这么大的网络，渐渐地就能够产生出一些有价值的产品和服务。比如维基百科，它是由人们协作建立起来的。问题在于什么呢？

8040 0

Python中的时序分析工具包推荐（2）

01 Prophet Prophet，英文原义有“预言家”或者“先知者”的含义，放在时间序列里，那么自然就是用于时序预测。...这是一个由Facebook在2017年研究设计的时序分析工具，主要定位就是用于时序预测，如果按照时序预测的几种主流建模方式来加以区分的话，那么Prophet应当属于统计学模型流派。...Prophet实现时序预测的基本思想是将时间序列按成分分解为趋势性（Trend）、季节性（Seasonality，这里的季节性既包括年、月、周等日期属性上的季节性，也包括更为一般的周期性）、误差项（Error...），以及考虑节假日等特殊日期的影响（Holiday）。...关于Prophet的相关参考信息如下：论文：https://peerj.com/preprints/3190.pdf 文档：https://facebook.github.io/prophet/docs

1.4K3 0

人工智能，日本能否独占鳌头？

表面上，科幻小说除了是一种流行的文学之外，看上去也是未来的预言家。我们可以想象出企业和政府中致力于研究发展的部门翻阅着最新的科幻小说，试图偷看到未来的一角，以便更好地谋划策略。...正如他指出的那样，大数据是深度学习的核心，而日本缺少像美国的谷歌或是Facebook之类的、在这方面有专长和经济实力的跨国公司。...“比如，将Watson和一台冰箱联起来，”他说，“你走到你的冰箱面前，然后它就会根据冰箱里现有食物过期日期的优先级列一份可以做的食谱给你。” ?...机器人在与用户交互的过程中获取用户的决策标准（即偏好）作为内部模型。在模型获取完成以后，机器人变得可以对自己的行为做自我调整、让行为更偏向于用户的偏好，并且预测用户的意图。...但是他们最快的应用是语音识别，以及改进从他们大量的数据中萃取价值的方法（推荐算法等等）。谷歌最近表现出了一些对于机器人的兴趣（最明显的是在自动驾驶汽车上），但他们会把机器人用到什么地步尚不可知。

1K7 0

Facebook AI“失控”事件，一个瑕疵引发的妖魔化闹剧

这些看上去就让人爆炸的字眼，在过去的几天里，通过媒体和社交网站持续发酵。AI阴谋论甚嚣尘上。大家关心并担忧未来，是否正如末日预言家所说，超级AI会接管世界，并像消灭病菌一样消灭人类？...有趣的是，对未来AI的担忧和恐慌，竟和100多年前中国的一段历史非常相似。奇点来临，机器人大反派降生了？事件起源于Facebook 6月发表的一篇论文。...英国媒体《每日电讯报》、《镜报》等新闻媒体也发布了诸多相关的夸大报道。《太阳报》则说，专家在Facebook的AI发展出自己的语言后发出警告，“机器人智能非常危险”。...末日预言家的恐吓让媒体和公众加重了对AI的担忧。霍金在全世界享有盛誉，但他认为人工智能的崛起可能是人类文明的终结。埃隆·马斯克同样信奉AI末日轮。“研究AI，好比在召唤恶魔。”...有趣的是，对未来AI的担忧和恐慌，和100多年前中国的一段历史非常相像。 1865年8月，英国商人杜兰德在宣武门外铺设了一条长约半公里的铁路。

1.2K4 0

【案例】预测，大数据核心价值之所在

从夜观天象到气象预报，从童话里的水晶球到今日的科技预言家，从地震云的传说再到科学家猛攻的地震预测，人类一直希望能够更早突破局限看穿未来。...预测是大数据核心价值　　人们在谈论大数据的采集、存储和挖掘时，最常见的应用案例便是“预测股市”“预测流感”“预测消费者行为”，预测性分析是大数据最核心的功能。　　...大数据预测则是基于大数据和预测模型去预测未来某件事情的概率。让分析从“面向已经发生的过去”转向“面向即将发生的未来”是大数据与传统数据分析的最大不同。　　...天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。...如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。

8264 0

美媒盘点2018年将改变世界的四大技术趋势，你猜对了吗？

文章列举了作者预测的2018年四大技术趋势： 1.物联网变成区块链物联网文章称，大多数预言家犯下的最大错误就是低估了我们这个高度互联的世界快速发展的潜力。...大胆的预言家甚至可以预测，一些大型零售商会搭乘加密货币的热潮，在明年发行它们自己的安全货币。...2018年，金融科技可能也会变得更加环保，随着加密货币的总价值超过3000亿美元，现在对量子计算的投资有了经济动力。据估计，如今开采比特币等加密货币的年耗电量超过159个国家的用电量。...HUD因为能使战斗机飞行员在护目镜或风挡上查看各种参数而为人们所熟知，未来它将成为消费者眼镜的标配。...能够显示场上运动员数据的个性化HUD将使体育场馆真正进入21世纪，在家里观看体育赛事时，AR能够把真实大小的拳击比赛带到你的客厅里。AR的真正潜力是让人们不必开口就获得所需的信息。

6045 0

AI靠的不只是“蛮力”

翻译 | shawn 编辑 | 明明出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker）上周，Facebook 宣布其打造了世界上最准确的目标识别系统，该系统使用了 35 亿张图像（全来自于...Google 的张量处理器（TPU）是 Google 特别定制的芯片 Howard 表示，“Google 自家的基础设备可以轻松地训练算法，但可能价值不大。...但是只花 25 美元用同一机器在三小时内完成相同的训练任务，价值就很大”。 ImageNet 的结果特别明显，因为评判标准很模糊。...例如，思考一下谁控制着人工智能的未来，是利用 AI 增强自身势力和财富的 Amazon、Facebook 和 Google 等科技巨头吗？AI 带来的好处是否能平均、民主地分配给所有人？...▌AI 的力量会被大公司独占还是会被平均分配？很遗憾，我们都不是 AI 预言家。没人可以通过观察 DAWNBench 挑战赛的结果来预测 AI 的未来。

4464 0

美媒盘点2018年将改变世界的四大技术趋势

6618 0

教程 | Prophet：教你如何用加法模型探索时间序列数据

本文使用Facebook 开发的预测工具Prophet和金融数据集探索如何对时序数据进行建模与分析。...加法模型分解的例子本文将介绍使用由 Facebook 开发的 Python Prophet 预测软件包创建金融时间序列数据的加法模型。...尽管特斯拉的价值现在低于通用汽车，但是一个好问题可能是，我们可以预测特斯拉再次超越通用汽车吗？什么时候会发生？为此，我们转向预测加法模型，预测未来。...为了进行预测，我们需要用 prophet 模型创建所谓的用于预测的未来数据框。我们指定预测的未来时期区间（两年）和预测的频率（每天）。...确切的日期是 2018 年 1 月 27 日，所以如果这个事件发生了，我将准确地预测了未来！在做上面的图表时，我们忽略了预测中最重要的部分：不确定性！

3.7K6 0

使用Prophet预言家进行时间序列预测

prophet是facebook在2017年开源的强大的时间序列预测工具。 prophet(读作 ˈprɒfɪt)这个英文单词的意思是先知，预言家(没错，就是天黑请睁眼的那位)。...顾名思义，它能够预测未来。 Prophet是一个设计精妙的单层的回归模型，特别适合对具有明显季节周期性(如气温，商品销量，交通流量等)的时间序列进行预测，并具有强大的解释性。...我们将简要介绍Prophet框架的算法原理，并以一个开源的能源消耗时间序列数据预测为例，展示prophet的使用方法和强大能力。...可以拟合时间序列数据中的趋势特性，周期特性，以及节假日时间/特殊事件影响等，可以返回置信区间作为预测结果。 2，对噪声鲁棒。...', figsize=(15,5), color=color_pal[1], title='PJM East') plt.show() 2, 数据eda 我们设计一些时间日期特征来查看数据的趋势 def

6041 1

第三次工业革命背景下的人类发展之道——答高礼英才的世纪之问

一、历史视角下的人类突围技术进步→提升整体社会运行效率——远离贫困的根本动力往往，充当预言家和权威分析师的人类导师都愿用“这次，真的不一样！！”...所以，我们其实很难以一个历史回顾者的身份去简单预测未来，因为，未来不可预测也难以想象。对这些技术力度的直接“暴力比较”，没有意义。横向对比，哪一次人类社会技术领域的创新不是对当时社会生活带来巨大变动？...人类煌煌几千年文明史，不过是物理根基的多重演绎，而这些演绎，被智慧的人类划分为人文与科技两大阵营，但对当下来讲，个人认为，合二为一地研究和思考更有其价值。...唱衰未来，不断强化这种恐慌氛围，除了短时间内守住第二次工业革命所积累的社会财富，于人类进步和发展而言，并无意义。四、创造更好的未来这场技术革命将彻底完善人类的经济模式。 ?...世界，不需要太多预言家，却需要太多有社会责任的梦想家，我也相信，高礼，是这群梦想家最好的摇篮和平台。

7635 0

大数据预测：4个特征，10个典型行业

从夜观天象到气象预报，从童话里的水晶球到今日的科技预言家，从地震云的传说再到科学家猛攻的地震预测，人类一直希望能够更早突破局限看穿未来。...天气预报粒度从天缩短到小时，有严苛的时效要求，基于海量数据通过传统方式进行计算，得出结论时明天早已到来，预测并无价值。...如果某个变量对结果起决定性作用且难以捕捉，预测难上加难，譬如人为因素。大数据预测的应用场景大都是极不稳定的领域但有固定规律，譬如天气、股市、疾病。...商品的生产、渠道成本和大概毛利在充分竞争的市场中是相对稳定的，与价格相关的变量相对固定，商品的供需关系在电子商务平台可实时监控，因此价格可以预测，基于预测结果可提供购买时间建议，或者指导商家进行动态价格调整和营销活动以利益最大化...如果这些数据足够精准且全面，并且有可以形成算法的慢性病预测模式，或许未来你的设备就会提醒你的身体罹患某种慢性病的风险。

7377 0

基于 Prophet 的时间序列预测

预测未来永远是一件让人兴奋而又神奇的事。为此，人们研究了许多时间序列预测模型。然而，大部分的时间序列模型都因为预测的问题过于复杂而效果不理想。...近期，facebook发布了prophet（“先知”）项目，它以更简单、灵活的预测方式以及能够获得与经验丰富的分析师相媲美的预测结果引起了人们的广泛关注。下面我们介绍一下Prophet。...这样做具有很多实践价值： a.灵活度高，许多具有不同周期以及不同假设的季节性趋势能很容易的被引入； b.时间序列中无需有一个固定的周期，也不需要在拟合前对缺失值进行填补，这是传统的（例如ARIMA）模型所办不到的...其中”holiday”表示某类节假日的名称，”ds”指定具体的节假日期，”lower_window”表示该节假日包括指定日期之前的多少天，”upper_window”表示该节假日包括指定日期之后的多少天...例如按天统计的数据，想要预测未来一年时间内的情况，则需填写365。 mcmc_samples：mcmc采样，用于获得预测未来的不确定性。

4.5K10 3

趋势预测算法大PK！

在智能运维领域，趋势预测同样具有一定的理论意义和实际应用价值。趋势预测在运维场景中的应用背景在实时监控系统中会采集到大量的数据，有些数据具有周期性等时间特征，也称之为时间序列。...，只能预测出下一个时间点的值，对于未来任意时间段的预测很不友好。...2.3 Prophet模型 facebook发布了prophet（“先知”）项目，它以更简单、灵活的预测方式获得与经验丰富的分析师相媲美的预测结果。...['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail() 通过fit()方法拟合Prophet()模型，make_future_dataframe()可以对未来日期的数据趋势进行预测...小结趋势预测算法在众多场景中都有重要的应用价值。本文对比较主流的ARIMA模型、LSTM神经网络模型和facebook发布的Prophet模型进行介绍，并在系统工单数据集上进行了初步探索。

5K3 0

创美时间序列【Python 可视化之道】

，并将日期列设置为索引。...plt.ylabel('Temperature (°C)')plt.xticks(rotation=45)plt.tight_layout()plt.show()季节性分解：时间序列数据通常包含季节性成分，即在固定时间周期内出现的重复模式...stock_data.reset_index().rename(columns={'Date': 'ds', 'Close': 'y'})# 拟合模型model.fit(stock_data_prophet)# 预测未来时间点的股票价格..., xlabel='Date', ylabel='Price')plt.title('Stock Price Forecast with Prophet')plt.show()在这个示例中，我们使用了Facebook...然后，我们拟合模型并使用make_future_dataframe函数生成未来一段时间的日期，然后使用predict函数进行预测。最后，我们绘制了预测结果，展示了未来一段时间内的股票价格趋势。

1591 0

旧文重读：大数据预测四个条件，十大行业

8235 0

机器学习在量化金融领域的误用！

比如谷歌、Facebook、亚马逊、Netflix、苹果、微软和特斯拉。这些公司有一个明确的目标：创造出“预测”，即“黑匣子”：不关心是如何做出预测的，只要能做出最好的预测就可以。...这些研究人员所采用的ML技术的目标是非常不同的：分析数据，识别值得进一步研究的“有趣”现象，并最终产生更好的科学理论。一个好的研究科学家不会把金融科学理论替换为一个金融预言家。...这并不奇怪，因为一个简单的原因，（二阶）平稳性，作为一个属性，不能从一个单一的有限样本路径被推翻。是的，继续阅读以了解原因。大多数科学预测依赖于预测误差是固定的假设。...微分是数学家用来将非平稳样本转化为平稳样本的标准程序。然而，数学家们知道差异化是有代价的：丢失与未来预测相关的过去信息，即记忆。...但是理论应该做预测，而不是“预言家”。这与科学家们几十年来在各个领域使用ML的方式没有什么不同，因为它可以增进我们的理解，并改进以前的知识。

9443 2

Facebook最新研究：我们训练机器人讨价还价，没想到AI还自己学会了“使诈”（附论文）

而这次，学会这个技能的是Facebook的讨价还价机器人，而且，这还是人家AI自己独立学会的技能。今日凌晨，Facebook发布最新研究，称他们训练的机器人已经get了谈判技能。...当聊天人可以建立对方（对话者）的心理模型，提前思考或预测未来谈话的方向时，他们可以选择避开没意义的，混乱的或令人沮丧的交流，从而走向成功的谈判。...具体来说，FAIR已经开发了对话部署，作为一种新技术，其中机器通过将对话模型推出到对话结束来模拟未来的对话，从而可以选择具有最大预期未来奖励的话语。...在强化学习过程中，一个机器人试图从与另一个机器的对话中改进其参数。而另一个机器可能是一个人，FAIR团队使用一个固定的监督模型，训练模仿人类。...第二个模型是固定的，因为研究人员发现，随着机器开发自己的语言进行谈判，更新两个机器模型的参数导致了模型不收敛。在每一个对话结束时，根据最后达成的协议给予奖励。

5691 0

时间序列预测（一）基于Prophet的销售额预测

时间序列预测（一）基于Prophet的销售额预测小O：小H，有没有什么方法能快速的预测下未来的销售额啊小H：Facebook曾经开源了一款时间序列预测算法fbprophet，简单又快速～传统的时间序列算法很多...而Prophet相对来说就友好多了，而且预测效果又很不错，所以用它来预测时间序列数据再适合不过了。本文主要参考基于facebook的时间序列预测框架prophet的实战应用[1]。...datetime': 'ds','count': 'y'}) 模型拟合 # 模型拟合 model_fb = Prophet(interval_width = 0.95).fit(df_model) # 构造预测日期...# 预测最后几周的日期 forecast[['ds', 'yhat', 'yhat_lower', 'yhat_upper']].tail() image-20230206153349362 结果展示...这里只是介绍如何增加自定义趋势因素而已，所以没有提升在预期之内总结当你只需要预测数据时，只需简单的两列ds，y即可，整个预测过程简单易上手～共勉～参考资料 [1] 基于facebook的时间序列预测框架

1.1K3 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云