time-series

Entrenamiento unificado de Transformers para la predicción universal de series temporales.

Modelos ARCH en Python.

¡Hacer que los SLO con Prometheus sean manejables, accesibles y fáciles de usar para todos!

Carbon es uno de los componentes de Graphite, responsable de recibir métricas a través de la red y escribirlas en disco utilizando un backend de almacenamiento.

Librería de Python para pronóstico de series temporales utilizando modelos compatibles con scikit-learn, métodos estadísticos y modelos base

Base de datos de series temporales distribuida de Prometheus

Time Series Benchmark Suite, una herramienta para comparar y evaluar bases de datos para series temporales

Un kit de herramientas para aprendizaje automático y aprendizaje profundo de series temporales.

Implementación de red neuronal recurrente de convolución por difusión en Tensorflow.

Predicción automatizada de series temporales

Framework de pronóstico de series temporales probabilísticas basado en PyTorch y el backend de GluonTS.

Biblioteca de detección de anomalías en series temporales no supervisada

Un proxy agregador para habilitar alta disponibilidad (HA) en Prometheus

Aprendizaje automático escalable para la predicción de series temporales.

Whisper es un formato de base de datos de series temporales basado en archivos para Graphite

Optimización de carteras y back-testing

Una base de datos de series temporales incrustada.

Un toolkit de Python para la detección de anomalías basada en reglas o no supervisada en series temporales

Visualice grandes volúmenes de datos de series temporales con plotly.py

Un framework para utilizar LSTM en la detección de anomalías en series temporales multivariantes. Incluye datos de anomalías de naves espaciales y experimentos de las misiones Mars Science Laboratory y SMAP.

Aprendizaje automático de series temporales a escala. Construido con Polars para la extracción de características y pronósticos altamente paralelizables en datos de panel.

ArcadeDB es una base de datos multimodelo que soporta SQL, Cypher, Gremlin, HTTP/JSON, MongoDB y Redis. Es un fork conceptual de OrientDB, el primer DBMS multimodelo, y soporta incrustaciones vectoriales (Vector Embeddings).

RRDtool 1.x: base de datos Round Robin

Una biblioteca intuitiva para extraer características de series temporales.

Una lista destacada de los artículos y códigos más recientes sobre series temporales de los principales eventos de IA.

Implementación ligera y útil de predicción conforme en datos reales.

Lista de papers, código y otros recursos

Resumen de trabajos sobre series temporales en las principales conferencias de informática (NIPS, ICML, ICLR, KDD, AAAI, WWW, IJCAI, CIKM, ICDM, ICDE, etc.)

Código oficial, conjuntos de datos y puntos de control para "Timer: Generative Pre-trained Transformers Are Large Time Series Models" (ICML 2024) y trabajos posteriores

[ICLR 2025 Spotlight] Implementación oficial de "Time-MoE: Billion-Scale Time Series Foundation Models with Mixture of Experts"