Временные ряды не так уж сильно отличаются для магистров - на пути к науке о данных

• LLMs используются для моделирования временных рядов благодаря своим успехам в области ИИ. • Ключевые идеи успешной модели включают огромный объем данных и возможность передачи информации. • Базовая модель больших временных рядов (LTSM) направлена на изучение и прогнозирование временных рядов. • LTSM может быть точно настроена для решения различных задач, таких как обнаружение выбросов и классификация временных рядов. • Языковая модель и модель временных рядов имеют сходства в кодировании данных, но различаются в зависимости от типа данных. • Для перепрограммирования LLM для моделирования временных рядов используются токенизация, выбор базовой модели, оперативное проектирование и определение парадигмы обучения. • Различные варианты на каждом этапе могут быть использованы для создания обобщаемой модели с оптимальной производительностью. • LTSM-bundle - система эталонных тестов для перепрограммирования и тестирования различных вариантов LLM на основе данных временных рядов.

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А телеграм-бот опубликовал пост в Сетке. читать материал полностью