TimesFM
Семейство предобученных базовых моделей Google Research для прогнозирования временных рядов (Time Series Foundation Model). Это декодерный трансформер, обученный на большом корпусе реальных и синтетических рядов. Он даёт прогнозы на новых данных без обучения под конкретный набор (zero-shot), в отличие от классических методов, которые настраивают под каждый ряд.
проверено по: github.com ↗
См. также
- Временной рядПоследовательность значений одного или нескольких показателей, упорядоченных по времени измерения (англ. time series): показания датчиков, курсы валют, продажи по дням. Чаще всего замеры делают через равные промежутки, но бывают и неравноотстоящие ряды. В отличие от обычной выборки, здесь важен порядок наблюдений, поэтому временные ряды анализируют особыми методами: выделяют тренд и сезонность, прогнозируют будущие значения, ищут аномалии.
- GIFT-EvalGIFT-Eval — открытый бенчмарк и публичный рейтинг моделей прогнозирования временных рядов, созданный Salesforce AI Research. Объединяет десятки разнородных наборов данных из разных отраслей и поддерживает проверку как дообученных, так и «нулевых» (zero-shot) базовых моделей, для чего предусмотрен отдельный набор для предобучения без пересечения с тестом.
- Фундаментальная модельБольшая модель, заранее обученная на огромном и разнообразном наборе данных (обычно с самообучением), которую затем приспосабливают к множеству разных задач с помощью дообучения или подсказок, а не обучают отдельную модель под каждую задачу. Термин (foundation model) ввели исследователи Стэнфордского университета в 2021 году. Понятие шире, чем большая языковая модель: так называют и модели для изображений, речи, биологии и других областей.
- Google DeepMindИсследовательская лаборатория ИИ, которую основали в Лондоне в 2010 году под названием DeepMind Technologies. В 2014 году её купила Google, а в 2023-м она объединилась с Google Brain и стала называться Google DeepMind. Создала AlphaGo и AlphaFold, разрабатывает модели Gemini.
В новостях
IBM выпустила открытую модель для прогноза временных рядов PatchTST-FM-r2
Семейство моделей Google Research для прогнозирования временных рядов без дообучения под конкретные данные.