TimesFM 3.0 (PyTorch)

Chronos-2 — 時系列予測モデル

AI モデル

ゼロショット予測のために設計された120Mパラメータのエンコーダ専用時系列基盤モデルです。さまざまな予測タスクをサポートし、単一のA10G GPU上で毎秒300以上の予測を提供する効率性を誇ります。Chronos-2は、ゼロショット予測のために設計された120Mパラメータのエンコーダ専用時系列基盤モデルです。さまざまな予測タスクをサポートし、単一のA10G GPU上で毎秒300以上の予測を提供する効率性を誇ります。

PatchTST

AI モデル

Transformerベースのモデルの公式実装であり、長期時系列予測に特化しています。時系列データをパッチに分割し、それらを独立して処理することで、効率的かつ効果的な予測を実現します。本プロジェクトは、教師あり学習と自己教師あり学習の両方のアプローチに対応したコードを提供し、堅牢な予測能力を可能にします。PatchTSTは、Transformerベースのモデルの公式実装であり、長期時系列予測に特化しています。時系列データをパッチに分割し、それらを独立して処理することで、効率的かつ効果的な予測を実現します。本プロジェクトは、教師あり学習と自己教師あり学習の両方のアプローチに対応したコードを提供し、堅牢な予測能力を可能にします。

FEDformer

AI GitHub リポジトリ

効率的な長期時系列予測のために設計されたFrequency Enhanced Decomposed Transformerです。系列長に対して線形計算量で動作し、多変量および単変量データセットの両方で予測誤差を大幅に削減することで、最先端の手法を上回ります。このモデルはオープンソースコードとして利用可能です。FEDformerは、効率的な長期時系列予測のために設計されたFrequency Enhanced Decomposed Transformerです。系列長に対して線形計算量で動作し、多変量および単変量データセットの両方で予測誤差を大幅に削減することで、最先端の手法を上回ります。このモデルはオープンソースコードとして利用可能です。

LTSF-Linear

AI GitHub リポジトリ

「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」の公式PyTorch実装です。長期時系列予測タスクにおいてトランスフォーマーを上回る性能を発揮する線形モデルファミリー（Linear, DLinear, NLinear）を導入し、高い効率性と解釈可能性を提供します。LTSF-Linearは、「Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?」の公式PyTorch実装です。長期時系列予測タスクにおいてトランスフォーマーを上回る性能を発揮する線形モデルファミリー（Linear, DLinear, NLinear）を導入し、高い効率性と解釈可能性を提供します。

TimesNet

AI モデル

1D時系列データを2D空間に変換してモデリングを強化する、汎用時系列分析のための基盤モデルです。予測、補間、異常検知、分類において最先端の結果を達成し、多様な時間パターンにわたる堅牢な表現学習のためにビジョンバックボーンを活用しています。TimesNetは、1D時系列データを2D空間に変換してモデリングを強化する、汎用時系列分析のための基盤モデルです。予測、補間、異常検知、分類において最先端の結果を達成し、多様な時間パターンにわたる堅牢な表現学習のためにビジョンバックボーンを活用しています。

Autoformer

AI GitHub リポジトリ

分解トランスフォーマーと自己相関メカニズムを活用した長期時系列予測のためのAIモデルです。様々なベンチマークで最先端の結果を達成し、実用的なアプリケーションにおける予測精度の向上に向けたシリーズ間の接続に関する新しいアプローチを提供します。Autoformerは、分解トランスフォーマーと自己相関メカニズムを活用した長期時系列予測のためのAIモデルです。様々なベンチマークで最先端の結果を達成し、実用的なアプリケーションにおける予測精度の向上に向けたシリーズ間の接続に関する新しいアプローチを提供します。

Chronos

AI GitHub リポジトリ

時系列予測のための事前学習モデルを提供するGitHubリポジトリです。Amazon Scienceによって開発され、さまざまな分野での正確な予測を実現し、意思決定プロセスを向上させるツールを提供します。Chronosは、時系列予測のための事前学習モデルを提供するGitHubリポジトリです。Amazon Scienceによって開発され、さまざまな分野での正確な予測を実現し、意思決定プロセスを向上させるツールを提供します。

Prophet

AI フレームワーク

Facebookが開発したオープンソースの予測手法です。強い季節性を持つ時系列データや複数の季節性を持つデータに対応するように設計されています。Prophetは高速で自動化されており、データサイエンティストやアナリストが精密な予測のために調整することも可能です。ProphetはFacebookが開発したオープンソースの予測手法です。強い季節性を持つ時系列データや複数の季節性を持つデータに対応するように設計されています。Prophetは高速で自動化されており、データサイエンティストやアナリストが精密な予測のために調整することも可能です。