Time-Series-Works-Conferences

全面的时间序列研究与预测资源集合

时间序列预测机器学习深度学习数据分析 Github 开源项目

这是一个汇集时间序列研究最新进展的资源库，整合了多领域的论文、代码和会议信息。项目涵盖多变量预测、概率预测、数据插补和异常检测等任务，提供详细的论文分类和方法总结。同时收录了相关数据集和开源代码，为时间序列研究提供全面的参考。

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介绍相关项目

AI-Competition-Collections - 全面的AI竞赛经验和技巧开源资源集

AI比赛经验Github开源项目数据竞赛机器学习自然语言处理计算机视觉

这是一个综合性AI竞赛资源库，囊括计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域的比赛经验和技巧。项目汇总了顶级赛事的解决方案，同时提供竞赛平台和相关公众号信息。对AI开发者和竞赛参与者而言，此资源库提供了丰富的学习和参考材料。

anomaly-detection-resources - 异常检测领域的综合学习资源库

ADBenchGithubPyOD开源项目异常检测数据挖掘机器学习

本项目汇集了异常检测领域的全面学习资源,包括书籍、论文、课程、数据集和工具库。涵盖多变量数据、时间序列和图网络等多种异常检测类型,并提供关键算法、高维数据和集成方法等研究方向的资料。同时列出重要会议和期刊,为异常检测研究者和实践者提供了宝贵的资源库。

Awesome-System-for-Machine-Learning - 机器学习系统研究资源汇总

AI系统GithubMachine Learning分布式计算大数据开源项目自动化机器学习

此项目汇集了机器学习系统研究的丰富资源，包括数据处理、训练系统和推理系统的开源代码与论文。项目由专门团队维护并定期更新，提供书籍、视频、课程和博客等学习材料，还推荐多篇系统设计的必读白皮书和研究论文，适合各个学习阶段。

granite-timeseries-ttm-r2 - IBM开源轻量级模型TTM引领时间序列预测新方向

GithubHuggingfaceTinyTimeMixers多变量预测开源项目时间序列预测模型零样本学习预训练模型

IBM Research开源的TinyTimeMixers (TTM)模型仅需1M参数,就能在多变量时间序列预测中超越数十亿参数的基准。TTM支持零样本预测,也可用少量数据微调达到竞争性能。适用于分钟至小时级别的点预测,轻量快速,单GPU或笔记本即可运行。TTM为时间序列预测带来新方向,尤其适合资源受限环境。

TS-TCC - 创新的时间序列无监督表示学习方法

GithubIJCAI对比学习开源项目时间序列自监督学习表示学习

TS-TCC是一种无监督时间序列表示学习框架,利用时间和上下文对比从未标记数据中学习表示。该方法在多个真实数据集上表现优异,适用于少量标记数据和迁移学习场景。TS-TCC还扩展到半监督设置(CA-TCC),相关研究发表于IEEE TPAMI。这一方法为时间序列分析提供了有效的表示学习工具,推动了该领域的发展。

AutoTS - 自动化时间序列预测工具

AutoTSGithubPython包开源项目数据分析时间序列预测自动机器学习

AutoTS是一个Python时间序列预测工具，专注于快速部署高精度预测模型。该工具在2023年M6预测竞赛中表现出色，支持多种预测模型和数据转换方法。AutoTS能够处理多变量输出和概率预测，通过自动机器学习寻找最佳模型组合。它适用于大规模数据集，提供横向和马赛克风格的集成方法，以及丰富的指标、交叉验证和数据处理功能。

ml-road - 全面的机器学习与深度学习资源集合

Deep LearningGithubMachine LearningNLPPyTorchTensorFlow开源项目

此资源库涵盖机器学习和深度学习的全面资源，包括优质课程、电子书和学术论文。通过Coursera、Stanford和Google等知名平台的课程，可深入学习基础和高级的机器学习、深度学习、自然语言处理和强化学习。同时，还提供《机器学习》和《深度学习》等电子书，便于自学和参考。适合想要提高机器学习技术水平的学生、研究人员和行业从业者。

Machine-Learning-Tutorials - 机器学习与深度学习教程资源

Github人工智能开源项目数据科学机器学习深度学习统计学

机器学习教程仓库包含机器学习与深度学习的主题分类教程、文章和其他资源，专为数据科学、自然语言处理和机器学习领域的初学者和专家设计。资源涵盖从入门介绍、面试资源到专家视频教程，以及涵盖线性回归、决策树等常用算法的详细讲解及实际案例展示。此外，项目还深入探讨了人工智能、图形处理学习和各种重要的机器学习概念。

statsforecast - 快速高效的统计时间序列预测工具

GithubStatsForecast开源项目性能优化时间序列预测统计模型自动模型

StatsForecast是一个专注于统计时间序列预测的Python库。它集成了多种常用模型如ARIMA、ETS等,并通过numba实现高性能计算。该库支持概率预测、外生变量处理和异常检测,可与Spark等大数据框架无缝对接。StatsForecast能高效处理大规模时间序列数据,适用于生产环境和基准测试。

gluonts - 基于深度学习的概率时间序列建模工具包

GithubGluonTSPython开源项目时间序列预测概率模型深度学习

GluonTS是一个基于Python的时间序列建模库，专注于采用深度学习方法进行概率预测。支持多种深度学习框架，包括PyTorch和MXNet，提供易于安装和使用的特性。适用于多种应用场景，如商业分析和数据科学。由一个积极的开源社区维护和发展。

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豆包 MarsCode 是一款革命性的编程助手，通过AI技术提供代码补全、单测生成、代码解释和智能问答等功能，支持100+编程语言，与主流编辑器无缝集成，显著提升开发效率和代码质量。

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Suno AI是一个革命性的AI音乐创作平台，能在短短30秒内帮助用户创作出一首完整的歌曲。无论是寻找创作灵感还是需要快速制作音乐，Suno AI都是音乐爱好者和专业人士的理想选择。

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Kimi AI助手提供多语言对话支持，能够阅读和理解用户上传的文件内容，解析网页信息，并结合搜索结果为用户提供详尽的答案。无论是日常咨询还是专业问题，Kimi都能以友好、专业的方式提供帮助。

阿里绘蛙

绘蛙是阿里巴巴集团推出的革命性AI电商营销平台。利用尖端人工智能技术，为商家提供一键生成商品图和营销文案的服务，显著提升内容创作效率和营销效果。适用于淘宝、天猫等电商平台，让商品第一时间被种草。

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