imputation

Một bộ công cụ/thư viện Python dành cho học máy/học sâu hướng thực tế & khai thác dữ liệu trên chuỗi thời gian quan sát một phần, với hơn 50 mô hình mạng nơ-ron SOTA cho các tác vụ phân tích khoa học (gán giá trị, phân loại, phân cụm, dự báo, phát hiện bất thường, làm sạch) trên chuỗi thời gian đa biến không hoàn chỉnh được lấy mẫu bất thường trong công nghiệp với các giá trị thiếu NaN

MOMENT: Một dòng mô hình nền tảng chuỗi thời gian mở, ICML'24.

Một mô hình chuỗi thời gian đa nhiệm thống nhất.

Gán giá trị thiếu đa biến bằng phương trình chuỗi

Triển khai chính thức bằng PyTorch cho bài báo "SAITS: Self-Attention-based Imputation for Time Series". Một mô hình mạng thần kinh học sâu nhanh và hiện đại (SOTA) để xử lý dữ liệu chuỗi thời gian bị thiếu (điền các giá trị NaN trong chuỗi thời gian đa biến bằng học máy). https://arxiv.org/abs/2202.08516