Всем привет! Меня зовут Дмитрий Поляков, я работаю аналитиком данных в команде ad-hoc аналитики X5 Tech. В этой статье мы хотели бы рассмотреть задачу прогнозирования, которая является чрезвычайно важной задачей в ритейле.

Мы детально рассмотрим основные преимущества и архитектурные особенности модели Temporal Fusion Transformer (TFT), наш подход к использованию этой модели в задаче прогнозирования спроса, и как нам удалось увеличить точность прогнозов в среднем на 7%, затратив при этом минимальные усилия.

Также эта статья будет полезна и тем, кто хочет глубже понять принципы работы TFT, изучить её применение в библиотеке Darts и решить задачу прогнозирования для множества многомерных временных рядов.

Apache Cassandra - это распределенная NoSQL база данных. В этой статье будут описаны основные механизмы передачи, репликации и поддержания согласованности данных внутри сети.