forecasting

समय श्रृंखला पूर्वानुमान के लिए स्केलेबल मशीन 🤖 लर्निंग।

टाइम सीरीज, स्पैटियोटेम्पोरल और इवेंट डेटा के लिए Large (Language) Models और Foundation Models (LLM, LM, FM) पर एक पेशेवर सूची।

बड़े पैमाने पर टाइम-सीरीज़ मशीन लर्निंग। पैनल डेटा पर आसानी से समानांतर फीचर एक्सट्रैक्शन और पूर्वानुमान के लिए Polars के साथ निर्मित।

टाइम सीरीज़ और लीनियर मॉडल के लिए फ़ोरकास्टिंग फ़ंक्शंस

नॉन-इंट्रूसिव लोड मॉनिटरिंग टूलकिट (nilmtk)।

tfts: TensorFlow में टाइम सीरीज़ डीप लर्निंग मॉडल।

MOMENT: ओपन टाइम-सीरीज फाउंडेशन मॉडल्स का एक परिवार, ICML'24

Luminaire एक Python पैकेज है जो टाइम सीरीज़ डेटा की निगरानी के लिए ML-संचालित समाधान प्रदान करता है।

समय श्रृंखला पूर्वानुमान (time series forecasting) और डीप लर्निंग के बारे में संसाधन।

सांख्यिकीय और इकोनोमेट्रिक विधियों के साथ प्राएबिलिस्टिक पदानुक्रमित पूर्वानुमान 👑।

असफल मशीन लर्निंग प्रोजेक्ट्स के वास्तविक दुनिया के प्रमुख उदाहरणों का संकलन

मल्टीवेरिएट टाइम सीरीज़ के लिए PyTorch डुअल-अटेंशन LSTM-ऑटोएनकोडर

एक एकीकृत मल्टी-टास्क टाइम सीरीज़ मॉडल

`tidyverse` में टाइम सीरीज एनालिसिस

TimeCopilot: GenAI फ़ोरकास्टिंग एजेंट। LLMs और टाइम सीरीज़ फ़ाउंडेशन मॉडल पर निर्मित, यह आपको एक ही API के माध्यम से कई फ़ाउंडेशन मॉडल का उपयोग करके पूर्वानुमान लगाने, क्रॉस-वैलिडेट करने और विसंगतियों का पता लगाने की अनुमति देता है। वित्त और ऊर्जा से लेकर वेब एनालिटिक्स तक, TimeCopilot प्राकृतिक भाषा की क्वेरी को प्रोडक्शन-रेडी पूर्वानुमानों में बदल देता है।

टाइडी टाइम सीरीज फोरकास्टिंग

Modeltime एक फ्रेमवर्क में समय श्रृंखला पूर्वानुमान मॉडल और मशीन लर्निंग को अनलॉक करता है

"Non-stationary Transformers: Exploring the Stationarity in Time Series Forecasting" (NeurIPS 2022) के लिए कोड रिलीज़, https://arxiv.org/abs/2205.14415