forecasting

時系列予測のためのスケーラブルな機械学習

時系列、時空間、イベントデータ向けの大規模言語モデル（LLM）および基盤モデル（LM、FM）に関する専門的なリスト

大規模な時系列機械学習。Polars を使用して構築され、並列処理による特徴量抽出とパネルデータの予測を実現。

時系列および線形モデルのための予測関数

非侵入型負荷モニタリングツールキット (nilmtk)

tfts: TensorFlow による時系列ディープラーニングモデル

MOMENT：時系列基礎モデルファミリー、ICML'24

Luminaireは、時系列データの監視に向けて機械学習を活用したソリューションを提供するPythonパッケージです。

時系列予測とディープラーニングに関するリソース

統計および計量経済学的手法を用いた確率的階層予測 👑

機械学習プロジェクトの失敗に関する、注目度の高い現実世界の事例集

多変量時系列向けPyTorch Dual-Attention LSTM-Autoencoder

統合型マルチタスク時系列モデル。

tidyverse を使用した時系列分析

TimeCopilot: GenAI予測エージェント。LLMと時系列基盤モデルをベースに構築されており、単一のAPIを通じて複数の基盤モデルを使用した予測、クロスバリデーション、異常検知を可能にします。金融やエネルギーからWebアナリティクスまで、自然言語のクエリを本番環境対応の予測に変換します。

整理された時系列予測

時系列予測モデルと機械学習を1つのフレームワークで統合する Modeltime

「Non-stationary Transformers: Exploring the Stationarity in Time Series Forecasting」（NeurIPS 2022）のコードリリース、https://arxiv.org/abs/2205.14415