timeseries

시계열 데이터에 적용된 Transformer 모델(원래 'Attention is All You Need' 논문 기반) 구현입니다.

tfts: TensorFlow 기반 시계열 딥러닝 모델

이상 탐지/발견을 위한 액티브 러닝, 베이지안 규칙 마이닝, 다양성/설명 가능성을 포함하는 이상 탐지 방법(iid/포인트 기반, 그래프 및 시계열) 모음입니다. 앙상블 및 트리 기반 탐지기와 라벨 피드백을 결합하는 분석을 포함하며, Graph Convolutional Network를 이용한 적대적 공격을 포함합니다.

📈 Node.js 및 브라우저를 위한 InfluxDB 클라이언트

클래식 아키텍처(Agent -> Cache -> Persister)를 사용하는 Graphite/Carbon 서버의 Golang 구현

금융 증권 차트 작성을 위한 Chart.js 모듈

InfluxDB 2.0 파이썬 클라이언트

통계 및 계량경제학적 방법을 활용한 확률적 계층 예측

고품질 프로 오디오 리샘플러/샘플 레이트 변환 헤더 전용 C++ 라이브러리. 오디오 리샘플링 및 시계열 보간 모두에 매우 빠름

Keras와 Python을 이용한 LSTM 순환 신경망 기반 다중 다변량 시계열 예측 예제입니다.

직관적인 데이터 워크플로우

Echo State Networks와 같은 Reservoir Computing 아키텍처를 위한 간단하고 유연한 코드

tidyverse를 활용한 시계열 분석

Pandas 시계열 데이터를 위한 빠른 데이터 저장소

시계열 데이터에 대한 딥러닝 이상 탐지 방법의 체계적 평가 논문 저장소

시계열 메트릭을 위한 실시간 이상 탐지 시스템. 11년간의 프로덕션 이상 탐지 진화 과정을 담고 있으며, 다중 알고리즘 앙상블, 준지도 및 비지도 학습 기반 패턴 인식, 상관관계 분석을 지원함. GPU 없이 VPS에서 실행 가능하며 시간이 지날수록 학습을 통해 성능이 향상됨

하나의 프레임워크에서 시계열 예측 모델과 머신러닝을 지원하는 Modeltime

점자 도트를 사용하여 터미널에 그래프를 출력

Python 기반의 Kepler 및 TESS 시계열 분석을 위한 사용자 친화적인 패키지

SiriDB는 확장성이 뛰어나고 강력하며 매우 빠른 시계열 데이터베이스입니다. 처음부터 새로 구축된 SiriDB는 글로벌 인덱스 없이 작동하는 고유한 메커니즘을 사용하여 서버 리소스를 즉시 추가할 수 있습니다. SiriDB의 고유한 쿼리 언어는 대량의 시계열 데이터를 쉽게 분석할 수 있도록 동적 그룹화 기능을 제공합니다.