📱Prophet.

Prophet — это инструмент для прогнозирования временных рядов, основанный на аддитивной модели.

🔹Он учитывает:

🔘Нелинейные тренды.

🔘Сезонность (годовую, недельную и дневную).

🔘Эффекты праздников.

🔻Основные особенности:

✔️Идеален для данных с ярко выраженной сезонностью и длительной историей.

✔️Устойчив к пропускам данных, резким изменениям трендов и выбросам.

✔️Доступен как open-source (от команды Facebook Core Data Science).

#Python #DataScience #MachineLearning #TimeSeries #Forecasting

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/facebook/prophet

📱NVIDIA Earth2Studio.

NVIDIA Earth2Studio — это Python‑фреймворк для быстрого запуска и компоновки AI‑моделей погоды и климата (прогноз, диагностика, статистика) через единую API поверх разных моделей и источников данных.

❓Что это такое:

🔘Набор модульных компонентов: прогностические модели, диагностические модели, источники данных, IO‑бекенды, методы возмущений, метрики.

🔘Работает как «инференс‑конвейер»: вы собираете pipeline из модели, источника данных и бекенда записи и запускаете прогноз одной функцией run(...).

❤Установка и быстрый старт:

🔘Установка:

  pip install earth2studio[dlwp]

После этого можно сделать детерминированный прогноз в несколько строк (пример с DLWP, GFS и NetCDF4Backend).

🔘Для других моделей могут понадобиться дополнительные зависимости; детали — в install guide в документации.

🔻Модели и данные:

🔘Прогностические модели: GraphCast (Small/Operational), Pangu (3h/6h/24h), Aurora, FuXi, AIFS, AIFS Ensemble, StormCast, SFNO, DLESyM и др., с разными разрешениями и шагом интегрирования, глобальные и региональные.

🔘Диагностические модели: осадки, солнечная радиация, шквалы ветра, тропические циклоны, генеративные климат‑модели (CBottle, CorrDiff и вариации).

🔘Источники данных: операционные модели (GFS, HRRR, IFS), реанализа (ERA5 через ARCO/CDS, WeatherBench2, NCAR_ERA5), осадочные и наблюдательные наборы (IMERG, ISD, MRMS), плюс AI‑климат (cBottle).

❗️Лицензия и важные нюансы:

🔘Сам Earth2Studio распространяется под Apache 2.0.

🔘Но это интерфейс к сторонним моделям/датасетам: лицензии на конкретные чекпойнты и данные принадлежат их авторам, права на скачивание/использование/распространение нужно проверять по ссылкам в API‑доках.

#Earth2Studio #NVIDIA #Python #WeatherAI #ClimateAI #DeepLearning #GraphCast #Pangu #AIFS #GFS #ERA5 #Zarr #NetCDF #Xarray #Forecasting #TimeSeries #DataScience

📱Ссылка на репозиторий:
https://github.com/NVIDIA/earth2studio