time-series

Implementação em Python do método Empirical Mode Decomposition (EMD)

Séries temporais mais fáceis, rápidas e divertidas. Pytimetk.

Trazendo análise financeira para o tidyverse

Framework de modelagem financeira quantitativa

tfts: Modelos de Deep Learning para Séries Temporais em TensorFlow.

Uma coleção de métodos de detecção de anomalias (baseados em iid/ponto, grafos e séries temporais), incluindo aprendizado ativo para detecção/descoberta de anomalias, mineração de regras bayesianas, descrição para diversidade/explicação/interpretabilidade. Análise de incorporação de feedback de rótulos com detectores baseados em ensembles e árvores. Inclui ataques adversariais com Graph Convolutional Network.

[TPAMI 2024] Recursos incríveis de GNNs para análise de séries temporais (GNN4TS)

Análise comparativa avançada de séries temporais

Compressão de inteiros mais rápida

MOMENT: Uma família de modelos base abertos para séries temporais, ICML'24

Software de séries temporais InSAR de Miami em Python

Kit de ferramentas de mineração de dados ELKI

Luminaire é um pacote Python que fornece soluções baseadas em ML para monitoramento de dados de séries temporais.

Recursos sobre previsão de séries temporais e deep learning.

Uma biblioteca baseada em PyTorch para resolver equações diferenciais usando redes neurais, utilizada por vários grupos de pesquisa ao redor do mundo, incluindo no Harvard IACS.

Dalaran — Apache-2.0, infraestrutura de dados e visualização voltada para robótica para séries temporais multimodais. Nativo do ROS 2, lê gravações .rrd existentes. Um hard fork do Rerun.

Aprendizado de máquina para dados multivariados por meio da geometria Riemanniana de matrizes definidas positivas em Python

Crie automaticamente modelos ARIMA, SARIMAX, VAR, FB Prophet e XGBoost em conjuntos de dados de séries temporais com uma única linha de código. Criado por Ram Seshadri. Colaboradores são bem-vindos.

Previsão hierárquica probabilística 👑 com métodos estatísticos e econométricos.

Biblioteca C++ header-only de conversão de taxa de amostragem / reamostrador de áudio profissional de alta qualidade. Muito rápida, tanto para reamostragem de áudio quanto para interpolação de séries temporais.

Autoencoder LSTM com atenção dupla em PyTorch para séries temporais multivariadas.

Temporian é uma biblioteca Python de código aberto para pré-processamento ⚡ e engenharia de recursos 🛠 de dados temporais 📈 para aplicações de machine learning 🤖

Transformação de dados avançada e rápida em R

Recursos para trabalhar com séries temporais e dados de sequências

Previsão de preços de ações usando uma rede neural LSTM (long short-term memory) do TensorFlow para previsão de séries temporais.

Banco de dados de séries temporais nativo em SQL e aberto para telemetria que você precisa reter. Ingestão de mais de 34 milhões de registros/seg, consultas de mais de 8 milhões de linhas/seg. Compatível com o InfluxDB Line Protocol e Telegraf. Open Parquet no seu armazenamento. Binário único. Nativo para S3/Azure. Pronto para air-gap. AGPL-3.0.

Um modelo unificado de séries temporais multitarefa.

Análise de séries temporais no tidyverse

Banco de dados de análise de grafos escalável impulsionado por um motor temporal vetorizado e multithread, escrito em Rust

Gráfico de linhas do tempo