Das KI-Framework
für Zeitreihen
- Forecasting
- Erkennung
- Klassifikation
- Open Source
- kein Lock-in
- State of the Art
- Community-getrieben
- souverän
- business-ready
Stündlicher Energiebedarf
Last prognostizieren, um Netze auszubalancieren und Spitzenkosten zu senken.
Tägliche Produktnachfrage
Käufe je Filiale vorhersagen, gegen Fehl- und Überbestände.
Vorausschauende Wartung
Anomalien in Sensordaten erkennen, bevor Maschinen ausfallen.
Volatilität & Risiko
Marktsignale mit kalibrierten Konfidenzbereichen modellieren.
Besser planen, Kosten senken
Wir implementieren und betreiben sktime in Ihrem Unternehmen.
- Produktionsreife KI
- SLA & Support
- Forward-Deployed Engineers
- Training & Beratung
Sofort startklar
Eine Installation, eine API, alle Modelle.
- Einheitliche API
- 500+ Modelle
- Open Source
- Permissive Lizenz
Viele KI-Modelle.
Ein Werkzeug.
Klassische Statistik, Deep Learning und moderne KI-Foundation-Modelle. sktime liefert jeden Ansatz hinter einer einzigen, konsistenten API. Wählen Sie für jede Aufgabe das passende Modell und wechseln Sie jederzeit, ohne Ihren Code umzubauen.
500+ Modelle, eine API
Klassische Statistik, Machine Learning, Deep Learning und moderne KI, alles hinter derselben Schnittstelle.
Modell wechseln in einer Zeile
Tauschen Sie Algorithmen, um das beste Ergebnis zu finden, ohne Ihre Pipeline umzubauen oder ein neues Tool zu lernen.
Moderne KI, kein Lock-in
Nutzen Sie KI-Foundation-Modelle neben bewährten Klassikern, gleiche API, kein Lock-in. Open Source, Ihre Daten bleiben bei Ihnen.
Eigene Komponenten leicht ergänzen
Binden Sie eigene Schätzer, Transformer oder Adapter aus einer geschlossenen Codebase ein und nutzen Sie sie über dieselbe sktime-API.
from sktime.forecasting.arima import AutoARIMA
from sktime.datasets import load_airline
y = load_airline() # your time series
forecaster = AutoARIMA(sp=12)
forecaster.fit(y) # train on history
y_pred = forecaster.predict(fh=[1, 2, 3])Ein Modell tauschen heißt zwei Zeilen ändern. load, fit und predict bleiben gleich.
Alle 500+ Modelle ansehenEin Framework,
alle Zeitreihen-Aufgaben
Eine einheitliche Python-API für den gesamten Machine-Learning-Lebenszyklus Ihrer Zeitreihen. Vom ersten Experiment bis zur Produktion.
Forecasting
Prognostizieren Sie Nachfrage, Umsatz und Kapazität, damit Teams sicher vorausplanen können.
Merkmalsextraktion
Verwandeln Sie rohe Zeitreihen ohne aufwändige manuelle Aufbereitung in saubere, modellfertige Eingaben.
Probabilistische Vorhersage
Erhalten Sie Prognosen mit Konfidenzbereichen statt einzelner Werte, um Risiko und Unsicherheit abzuwägen.
Anomalie- und Änderungserkennung
Erkennen Sie Anlagenausfälle, Betrug und plötzliche Veränderungen in dem Moment, in dem sie in Ihren Daten auftreten.
Klassifikation
Ordnen Sie Zeitreihen automatisch in Kategorien ein. Signaltypen, Produktgruppen oder Maschinenzustände.
Time-to-Event-Modellierung
Schätzen Sie, wann ein Ereignis wie Abwanderung, Ausfall oder Conversion eintritt und wie wahrscheinlich es ist.
Regression
Schätzen Sie einen Zahlenwert aus einer Sequenz, etwa die Restlebensdauer von Anlagen oder ein erwartetes Ergebnis.
Clustering
Gruppieren Sie ähnliche Zeitreihen und erkennen Sie Kundensegmente, Produktfamilien und verborgene Muster.
Alignment
Vergleichen und synchronisieren Sie Sequenzen, die unterschiedlich schnell laufen oder zu verschiedenen Zeitpunkten beginnen.
Was bessere Prognosen ermöglichen
Echte Probleme, die sktime branchenübergreifend löst.
Handelsnachfrage planen
Modellieren Sie Nachfrageunsicherheit über Produkte, Filialen und Regionen, damit Planung Bestand am Risiko statt an einer einzelnen Zahl ausrichtet.
Energiebedarf & Netzlast
Prognostizieren Sie die Stromlast mit Unsicherheitsbereichen, um die Abendspitze abzudecken — ohne jede Stunde teuer zu überdimensionieren.
- Predictive Maintenance
- Kapazitäts- & Personalplanung
Sofort loslegen
Installieren Sie sktime und kommen Sie mit einer vertrauten, scikit-learn-artigen API von Rohdaten zur Prognose.
$ pip install sktimeNeu bei Zeitreihen?
Kein Problem. Der Getting-Started-Guide erklärt die Grundideen und führt Sie Schritt für Schritt durch Ihr erstes Projekt.
Mit den Grundlagen startenVon Daten zur Prognose
in wenigen Zeilen
Die einheitliche API von sktime bringt die vertraute scikit-learn-Logik ins Zeitreihen-Forecasting: Daten laden, Modell trainieren, Zukunft prognostizieren.
- Konsistente API über 500+ Modelle
- Modelle wechseln, ohne den Code umzubauen
- Auf scikit-learn Designmustern aufgebaut
1 from sktime.forecasting.chronos import ChronosForecaster
2 from sktime.datasets import load_airline
3
4 y = load_airline() # monthly passenger data
5 forecaster = ChronosForecaster(
6 "amazon/chronos-bolt-tiny"
7 ) # create forecaster
8 forecaster.fit(y) # learn from history
9 y_pred = forecaster.predict( # predict next 3 months
10 fh=[1, 2, 3]
11 )Teams setzen sktime bereits produktiv ein
Forecasting, Klassifikation und schnelles Prototyping - in Industrie und Forschung. Alle Zitate stammen aus dem Registrierungsformular für sktime-Nutzer.
“sktime has greatly streamlined my work developing forecasting projects. I can provide valuable results for my company in a fast and reliable way.”“sktime provides all the tools I need to create forecasts in a powerful and flexible way, from simple automated interfaces to fine-grained transformer/pipeline-based APIs, while encouraging users to follow best practices.”“It enhances my productivity. I use implemented estimators and also implement new ones rapidly to study proofs-of-concept models. The interface is general, avoiding redundant code.”“I used sktime for my cyber security research project and this library shows high accuracy in detecting and classifying threat scenarios. This library is easy to use, and the community is very supportive and approachable.”“An easy to use, extensible framework for time series tasks. Supports most time series tasks, very good for fast prototyping.”“One of the most useful libraries I use.”“Its consistent interface has streamlined the process of implementing various time series forecasting and machine learning algorithms, making it accessible and efficient.”Veröffentlichung mit Zustimmung der jeweiligen Person. Firmennamen erscheinen nur dort, wo die Zustimmung dafür vorliegt; sonst nennen wir die Branche.
Teams setzen sktime bereits produktiv ein
Forecasting, Klassifikation und schnelles Prototyping - in Industrie und Forschung. Alle Zitate stammen aus dem Registrierungsformular für sktime-Nutzer.
“sktime has greatly streamlined my work developing forecasting projects. I can provide valuable results for my company in a fast and reliable way.”Forecasting
“sktime provides all the tools I need to create forecasts in a powerful and flexible way, from simple automated interfaces to fine-grained transformer/pipeline-based APIs, while encouraging users to follow best practices.”
Marc Rovira · Hierarchische Prognosen, Konsumgüterhersteller Prototyping
“It enhances my productivity. I use implemented estimators and also implement new ones rapidly to study proofs-of-concept models. The interface is general, avoiding redundant code.”
Felipe Angelim · Forecasting, E-Commerce-Marktplatz Klassifikation
“I used sktime for my cyber security research project and this library shows high accuracy in detecting and classifying threat scenarios. This library is easy to use, and the community is very supportive and approachable.”
Carol Lo · Cybersicherheitsforschung, University of the West of England Prototyping
“An easy to use, extensible framework for time series tasks. Supports most time series tasks, very good for fast prototyping.”
Sumanta Mukherjee · Modell-Benchmarking, Unternehmenstechnologie-Forschung Forecasting
“One of the most useful libraries I use.”
David R Palmer · Quantitative Research, Harvester Capital Management Prototyping
“Its consistent interface has streamlined the process of implementing various time series forecasting and machine learning algorithms, making it accessible and efficient.”
Rahul Das · Analytics und Modellentwicklung, IT-Dienstleister
Veröffentlichung mit Zustimmung der jeweiligen Person. Firmennamen erscheinen nur dort, wo die Zustimmung dafür vorliegt; sonst nennen wir die Branche.
Teams setzen sktime bereits produktiv ein
Forecasting, Klassifikation und schnelles Prototyping - in Industrie und Forschung. Alle Zitate stammen aus dem Registrierungsformular für sktime-Nutzer.
“sktime has greatly streamlined my work developing forecasting projects. I can provide valuable results for my company in a fast and reliable way.”“sktime provides all the tools I need to create forecasts in a powerful and flexible way, from simple automated interfaces to fine-grained transformer/pipeline-based APIs, while encouraging users to follow best practices.”“It enhances my productivity. I use implemented estimators and also implement new ones rapidly to study proofs-of-concept models. The interface is general, avoiding redundant code.”“I used sktime for my cyber security research project and this library shows high accuracy in detecting and classifying threat scenarios. This library is easy to use, and the community is very supportive and approachable.”“An easy to use, extensible framework for time series tasks. Supports most time series tasks, very good for fast prototyping.”“One of the most useful libraries I use.”“Its consistent interface has streamlined the process of implementing various time series forecasting and machine learning algorithms, making it accessible and efficient.”Veröffentlichung mit Zustimmung der jeweiligen Person. Firmennamen erscheinen nur dort, wo die Zustimmung dafür vorliegt; sonst nennen wir die Branche.
Gebaut von der Community, für die Community
sktime ist frei und Open Source unter der BSD-3-Clause Lizenz. Hunderte Contributors gestalten die Zukunft von Zeitreihen in Python mit.
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