Pangu-Weather

GraphCast

AI モデル

比類なき精度で10日間の全球天気予報を提供するAIモデルであり、1分未満で予測を完了します。従来のシステムを大幅に上回り、サイクロンや熱波などの異常気象イベントの早期警報を提供し、現在は世界の科学的利益のためにオープンソース化されています。GraphCastは、比類なき精度で10日間の全球天気予報を提供するAIモデルであり、1分未満で予測を完了します。従来のシステムを大幅に上回り、サイクロンや熱波などの異常気象イベントの早期警報を提供し、現在は世界の科学的利益のためにオープンソース化されています。

LSTNet

AI GitHub リポジトリ

時系列予測のために設計されたディープラーニングモデルです。リカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで、長期および短期の時間的パターンを効果的にモデル化します。このモデルは、特に複雑な時系列データに有用です。LSTNetは、時系列予測のために設計されたディープラーニングモデルです。リカレントニューラルネットワークと畳み込みニューラルネットワークを組み合わせることで、長期および短期の時間的パターンを効果的にモデル化します。このモデルは、特に複雑な時系列データに有用です。

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。

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。

GluonTS

AI フレームワーク

PyTorchおよびMXNet上に構築されたディープラーニングモデルを活用する、確率的時系列モデリングのためのPythonパッケージです。予測を確率分布の形式で生成し、予測区間を含めることで、複雑な時系列分析に適した正確な予測を可能にします。GluonTSは、PyTorchおよびMXNet上に構築されたディープラーニングモデルを活用する、確率的時系列モデリングのためのPythonパッケージです。予測を確率分布の形式で生成し、予測区間を含めることで、複雑な時系列分析に適した正確な予測を可能にします。

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。

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。