TiRex: Предсказания временных рядов с нулевым обучением

О сервисе

Краткое описание TiRex — это предварительно обученная модель прогнозирования временных рядов с 35 миллионами параметров, основанная на архитектуре xLSTM . Она демонстрирует выдающиеся результаты и позволяет выполнять прогнозирование без дополнительного обучения на пользовательских данных. Модель предоставляет как точечные, так и квантильные оценки, что полезно для оценки неопределенности прогнозов. Возможности модели Прогнозирование без обучения (Zero-Shot Forecasting) : TiRex — это предварительно обученная модель, которая выполняет прогнозирование временных рядов без необходимости дополнительного обучения на ваших данных. Просто скачайте и используйте её. Квантильные предсказания : TiRex предоставляет как точечные, так и квантильные оценки, что позволяет оценить диапазон возможных значений и неопределенность прогнозов. Современная производительность на длинных и коротких горизонтах : TiRex достигает высоких показателей в различных бенчмарках прогнозирования временных рядов, таких как GiftEval и ChronosZS. Эти бенчмарки показывают, что TiRex обеспечивает отличную производительность как для долгосрочного, так и для краткосрочного прогнозирования. Применение TiRex идеально подходит для задач, где требуется быстрое и точное прогнозирование временных рядов без трудоемкого процесса обучения. Модель может быть использована в различных отраслях, включая финансы, ритейл, производство и логистику, для прогнозирования спроса, цен, трафика и других временных рядов. Установка Установка с дополнительными адаптерами ввода/вывода: Вы также можете установить TiRex со всеми дополнениями сразу: В настоящее время TiRex протестирован только на Linux и MacOS. Быстрый старт Расширенный пример быстрого старта доступен в файле . Этот ноутбук также показывает, как использовать различные типы входных и выходных данных временных рядов. Вы можете запустить его в Google Colab . Мы также предоставляем ноутбуки для запуска бенчмарков: GiftEval и Chronos-ZS . Ссылки NX-AI/TiRex Источник: https://qubu.ai/models/ti-rex-predskazaniya-vremennykh-ryadov-s-nulevym-obucheniem License: MIT