forecasting

रैखिक या गैर-रैखिक वृद्धि के साथ कई मौसमी पैटर्न वाले समय श्रृंखला डेटा के लिए उच्च-गुणवत्ता वाले पूर्वानुमान तैयार करने का टूल।

मॉडलों द्वारा आयोजित अत्याधुनिक Deep Learning स्क्रिप्ट - एंटरप्राइज़-ग्रेड बुनियादी ढांचे पर पुनरुत्पादित सटीकता और प्रदर्शन के साथ प्रशिक्षित और तैनात करने में आसान।

Statsmodels: Python में सांख्यिकीय मॉडलिंग और इकोनोमेट्रिक्स।

कोड की केवल 3 लाइनों में तेज़ और सटीक ML

टाइम सीरीज़ के साथ मशीन लर्निंग के लिए एक एकीकृत फ्रेमवर्क

टाइम सीरीज़ पर यूज़र-फ्रेंडली फोरकास्टिंग और एनोमली डिटेक्शन के लिए एक Python लाइब्रेरी।

ML/AI ऐप्स के लिए GPU के साथ Postgres।

AAAI 2021 द्वारा स्वीकार किए गए पेपर "Informer" के लिए GitHub रिपॉजिटरी

टाइम सीरीज़ टाइम्सरीज़ डीप लर्निंग मशीन लर्निंग Python Pytorch fastai | Pytorch / fastai में टाइम सीरीज़ और सीक्वेंस के लिए अत्याधुनिक डीप लर्निंग लाइब्रेरी

Chronos: टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान के लिए प्री-ट्रेन किए गए मॉडल

Python में संभावित समय श्रृंखला मॉडलिंग

PyTorch के साथ समय श्रृंखला पूर्वानुमान

सांख्यिकी और इकोनोमेट्रिक मॉडल के साथ बिजली ⚡️ जैसी तेज़ फ़ोरकास्टिंग।

NeuralProphet: एक सरल पूर्वानुमान पैकेज

स्केलेबल और उपयोगकर्ता के अनुकूल न्यूरल :brain: फ़ोरकास्टिंग एल्गोरिदम।

TimeGPT-1: पूर्वानुमान और विसंगति का पता लगाने के लिए उत्पादन-तैयार पूर्व-प्रशिक्षित टाइम सीरीज़ फाउंडेशन मॉडल। 100B से अधिक डेटा बिंदुओं पर प्रशिक्षित टाइम सीरीज़ के लिए जेनरेटिव प्रीट्रेनड ट्रांसफॉर्मर। यह केवल कुछ पंक्तियों के कोड के साथ खुदरा, बिजली, वित्त और IoT जैसे विभिन्न डोमेन की सटीक भविष्यवाणी करने में सक्षम है 🚀।

टाइम सीरीज़ में transformers पर शानदार संसाधनों (पेपर, कोड, डेटा आदि) की पेशेवर रूप से क्यूरेट की गई सूची

[AAAI-23 Oral] पेपर "Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?" का आधिकारिक कार्यान्वयन

टाइम सीरीज़ फ़ोरकास्टिंग, वर्गीकरण और विसंगति का पता लगाने के लिए डीप लर्निंग PyTorch लाइब्रेरी (मूल रूप से बाढ़ पूर्वानुमान के लिए)।

ऑब्जेक्ट-ओरिएंटेड डिज़ाइन और प्रायिकता मॉडल के साथ बेयसियन पूर्वानुमान के लिए एक Python पैकेज।

अपूर्ण औद्योगिक अनियमित रूप से नमूना लिए गए बहुभिन्नरूपी TS (मल्टीवेरिएंत टाइम सीरीज़) पर वैज्ञानिक विश्लेषण कार्यों के लिए 50+ SOTA न्यूरल नेटवर्क मॉडल के साथ वास्तविकता-केंद्रित मशीन/डीप लर्निंग और डेटा माइनिंग के लिए एक Python टूलकिट/लाइब्रेरी।

पाइथन की समय श्रृंखला विश्लेषण क्षमताओं में कमी को पूरा करने के लिए डिज़ाइन किया गया एक सांख्यिकीय पुस्तकालय, जिसमें R के auto.arima फ़ंक्शन के बराबर शामिल है।

शीर्ष AI सम्मेलनों और पत्रिकाओं में टाइम सीरीज़ के लिए AI पर पेपर, ट्यूटोरियल और सर्वे की एक पेशेवर सूची।

Lag-Llama: संभाव्य समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए फाउंडेशन मॉडल की ओर

यूनिवर्सल टाइम सीरीज फोरकास्टिंग ट्रांसफॉर्मर का एकीकृत प्रशिक्षण

Python में ARCH मॉडल

scikit-learn संगत मॉडल, सांख्यिकीय विधियों और फाउंडेशन मॉडल का उपयोग करके समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए Python लाइब्रेरी

टाइम सीरीज़ मशीन लर्निंग और डीप लर्निंग के लिए एक टूलकिट

स्वचालित समय श्रृंखला पूर्वानुमान

Django Ledger एक डबल-एंट्री अकाउंटिंग सिस्टम और फाइनेंशियल एनालिसिस इंजन है जिसे Django Web Framework पर बनाया गया है।