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mlforecast

高性能可扩展的机器学习时间序列预测框架

mlforecast是一个基于机器学习模型的时间序列预测框架,具有高效的特征工程实现和良好的可扩展性。该框架支持pandas、polars、spark等多种数据格式,兼容sklearn API,能够处理海量数据。除了支持概率预测和外生变量,mlforecast还提供分布式训练功能,适用于大规模生产环境的时间序列预测任务。框架采用熟悉的fit和predict接口,便于快速上手和集成到现有项目中。

Awesome-TimeSeries-SpatioTemporal-LM-LLM - 大型语言模型在时序和时空数据分析中的应用资源
Github基础模型大型语言模型开源项目时空数据时间序列预训练模型
该项目汇集了用于时间序列、时空数据和事件数据分析的大型语言模型及基础模型资源。内容全面涵盖了最新研究进展,包括论文、代码和数据集。涉及领域包括通用时间序列分析、交通、金融、医疗等多个应用方向,以及事件分析、时空图和视频数据等相关主题。项目为研究人员和实践者提供了一个综合性资源库,并持续更新最新成果。
Prophecis - 多租户机器学习平台
GithubMLFlowProphecisWeBank人工智能开源项目机器学习平台
Prophecis是由微众银行开发的多租户机器学习平台,集成了多种开源框架,包括TensorFlow、Python和XGBoost,提供生产环境的全栈容器部署和管理服务。平台覆盖了从数据上传、预处理到模型部署的完整流程,支持一键部署为RESTful API或RPC接口。Prophecis还提供企业级应用发布、监控、服务管理和日志查询工具,满足企业在机器学习生产环境中的所有需求。
iTransformer - 先进的时间序列预测模型,打造SOTA性能
GithubiTransformer人工智能开源项目时间序列预测注意力网络深度学习
iTransformer是一种基于注意力机制的时间序列预测模型,由清华大学和蚂蚁集团研究人员开发。该模型采用倒置Transformer结构,支持多变量和多步长预测。iTransformer引入了可逆实例归一化等技术,旨在提高预测准确性和处理长序列数据的能力。这个开源项目为时间序列分析提供了新的研究方向。项目提供Python实现,支持使用PyTorch框架。用户可通过pip安装并轻松集成到现有的时间序列分析工作流程中。该项目还包括实验性功能,如二维注意力和傅里叶变换增强版本,为研究人员提供了探索和改进的空间。
LLM4TS - 大型语言模型和基础模型在时间序列分析中的最新进展
AIGithubLLM基础模型开源项目时间序列预训练
LLM4TS项目整理了时间序列分析领域中大型语言模型和基础模型的最新研究。主要内容包括时间序列LLM的进展、专用基础模型、数据集和重要发现。此外,项目还涵盖了预训练时间序列模型和LLM在推荐系统等相关领域的应用,为研究和实践提供了丰富的资源。
LTSF-Linear - 线性模型在时间序列预测中的应用
AAAI 2023DLinearGithubLTSF-LinearTransformers开源项目时间序列预测
LTSF-Linear是一个高效的线性模型家族,包括Linear、NLinear和DLinear,专为时间序列预测设计。该模型支持单变量和多变量长时间预测,具有高效率、可解释性和易用性,显著优于Transformer模型。
Perpetual ML - 现代数据仓库的高效机器学习解决方案
AI工具加速训练持续学习数据仓库机器学习套件模型监控
Perpetual ML Suite是为现代数据仓库设计的全面机器学习解决方案。这个端到端的低代码/无代码应用提供了显著的性能提升,支持表格分类、回归、时间序列和文本分类等多种ML任务。其特点包括持续学习、模型监控和地理数据优化,无需专用硬件即可实现高效并行计算。该套件旨在加速数据分析过程,提高决策质量,简化机器学习工作流程。
chronos-t5-large - T5架构驱动的大规模时间序列预测基础模型
ChronosGithubHuggingfaceT5架构开源项目时间序列预测概率预测模型预训练模型
Chronos-T5-Large是一个大规模时间序列预测基础模型,基于T5架构设计,包含7.1亿参数。模型通过将时间序列转换为token序列进行训练,能够生成概率性预测结果。它在海量公开时间序列数据和合成数据上训练,适用于广泛的时间序列预测任务。研究人员可使用简洁的Python接口调用模型,获取未来趋势预测及相应的置信区间。
chronos-t5-large - 基于T5架构的大规模时间序列预测模型
Chronos-T5GithubHuggingface开源项目时间序列预测概率预测模型语言模型预训练模型
Chronos-T5-Large是一个拥有7.1亿参数的大规模时间序列预测模型。该模型基于T5架构,通过将时间序列转化为token序列进行训练,能生成概率性预测。Chronos-T5-Large在大量公开和合成时间序列数据上训练,可处理多种预测任务。研究人员和开发者可通过Python接口使用该模型,适用于需要高精度分析的时间序列场景。
moirai-1.0-R-small - Moirai 开源预训练时间序列预测模型
GithubHuggingfaceMoiraiTransformer开源项目时间序列预测机器学习模型预训练模型
Moirai-1.0-R-small是一个开源的预训练时间序列预测模型。它基于掩码编码器架构,在LOTSA数据集上训练,可处理多变量时间序列。该模型使用补丁嵌入和混合分布输出等技术,提供高精度预测。通过uni2ts库,研究人员和开发者可以便捷地将Moirai应用于各类时间序列预测任务。
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