timeseriesAI/tsai

Time series Timeseries Deep Learning Machine Learning Python Pytorch fastai | State-of-the-art Deep Learning library for Time Series and Sequences in Pytorch / fastai

What it solves

tsai は、時系列およびシーケンシャルデータ向けの最先端技術の実装を簡素化することを目的としたディープラーニングライブラリです。分類、回帰、予測、インピュテーションといったタスクのための統一フレームワークを提供し、これらのモデルの構築とトレーニングの複雑さを軽減します。

How it works

PyTorch と fastai の上に構築された tsai は、トレーニングと推論のためのハイレベル API を提供します。LSTM、GRU、Transformer（PatchTST や TST など）や、InceptionTime、MiniRocket といった時系列専用モデルを含む多様なアーキテクチャをサポートします。データ準備は SlidingWindow や TSStandardize などのツールで行い、時系列モデルは 3 次元配列形式（[サンプル × 変数 × シーケンス長]）の入力を期待します。

Who it’s for

時系列データの予測や分類タスクにディープラーニングを適用したいデータサイエンティスト、ML エンジニア、研究者向けです。

Highlights

  • Extensive Model Zoo: 従来の RNN から最新の Transformer、CNN まで、幅広い SOTA モデルを網羅。
  • Comprehensive Dataset Access: 200 以上の単変量・多変量データセットのダウンロードを標準サポートし、分類・回帰・予測に利用可能。
  • Flexible Forecasting: 単ステップ・マルチステップの先行予測を、単変量・多変量の入出力双方でサポート。
  • Integrated Pipeline: sklearn ライクなパイプライン変換とウォークフォワード交差検証を提供し、モデル精度と評価を向上させます。