sktime/pytorch-forecasting
Time series forecasting with PyTorch
What it solves
PyTorch Forecasting は、最先端のディープラーニングアーキテクチャを用いた時系列予測のための高レベル API を提供します。複雑な時系列データの取り扱い、ニューラルネットワークの学習、実際の予測タスクへのデプロイをシンプルにします。
How it works
PyTorch Lightning 上に構築されており、CPU や GPU での学習の複雑さを抽象化します。TimeSeriesDataSet クラスを使用して、変数変換、欠損値、複数の履歴長さを処理します。ユーザーは Temporal Fusion Transformers (TFT)、N-BEATS、N-HiTS、DeepAR など、事前実装されたニューラルネットワークアーキテクチャから選択でき、Optuna を用いたマルチホライズン指標とハイパーパラメータチューニングで最適化できます。
Who it’s for
時系列予測で最大の柔軟性を求めるプロフェッショナルにも、すぐに始められる合理的なデフォルトが欲しい初心者にも設計されています。
Highlights
- State-of-the-art models: Temporal Fusion Transformers、N-BEATS、N-HiTS、DeepAR の実装を含む。
- Data abstraction: 時系列メタデータと変換を管理する専用データセットクラス。
- Scalable training: PyTorch Lightning を活用した自動ロギングとハードウェア間のシームレスなスケーリング。
- Interpretability: 組み込みの解釈機能を持つモデルと、実測値と予測値の汎用可視化を提供。