Nixtla/neuralforecast

What it solves

NeuralForecastは、最先端のニューラル予測モデルを実装する際の困難さを解決します。既存の多くの実装は、使いにくかったり、計算コストが高かったり、従来の統計的手法を上回ることができなかったりすることがよくあります。このライブラリは、時系列予測のための、正確で効率的かつユーザーフレンドリーなニューラルネットワークのコレクションを提供します。

How it works

30種類以上の異なるニューラル予測モデルにアクセスするための統一されたインターフェース（使い慣れた .fit と .predict 構文を使用）を提供します。これには、古典的なRNN（LSTM や GRU など）から、最新の Transformers（PatchTST や iTransformer など）まで含まれます。また、外生変数、静的共変量、および分位点損失とパラメトリック分布を用いた確率的予測をサポートしています。

Who it’s for

高精度な時系列予測を行う必要があり、これらのモデルをゼロから実装する複雑さを避けたいデータサイエンティストや機械学習エンジニア向けです。

Highlights

• Extensive Model Library: NHITS、NBEATSx、および TimeLLM を含む 30 種類以上の最先端モデルが含まれています。
• Automatic Optimization: 分散自動ハイパーパラメータチューニングのために Ray と Optuna と統合されています。
• Interpretability: トレンド、季節性、および外生成分を分析するための手法を提供します。
• Transfer Learning: 転移学習技術を使用して、最小限の履歴で予測を行う能力があります。
• Unified Ecosystem: StatsForecast、MLForecast、および HierarchicalForecast とシームレスに動作します。