sktime/pytorch-forecasting
Time series forecasting with PyTorch
What it solves
PyTorch Forecasting은 최신 딥러닝 아키텍처를 활용한 시계열 예측을 위한 고수준 API를 제공합니다. 복잡한 시계열 데이터를 다루고, 신경망을 학습시키며, 실제 예측 작업에 배포하는 과정을 단순화합니다.
How it works
PyTorch Lightning을 기반으로 구축되어 CPU 또는 GPU에서 학습하는 복잡성을 추상화합니다. TimeSeriesDataSet 클래스를 사용해 변수 변환, 결측값 및 다양한 히스토리 길이를 처리합니다. 사용자는 Temporal Fusion Transformers (TFT), N-BEATS, N-HiTS, DeepAR 등 사전 구현된 여러 신경망 아키텍처 중에서 선택하고, Optuna를 통해 다중 horizon 메트릭 및 하이퍼파라미터 튜닝으로 최적화할 수 있습니다.
Who it’s for
시계열 예측에서 최대 유연성을 원하는 전문가와 빠르게 시작할 수 있는 합리적인 기본값이 필요한 초보자 모두를 위해 설계되었습니다.
Highlights
- State-of-the-art models: Temporal Fusion Transformers, N-BEATS, N-HiTS, DeepAR 구현 포함.
- Data abstraction: 시계열 메타데이터와 변환을 관리하는 전용 데이터셋 클래스.
- Scalable training: PyTorch Lightning을 활용한 자동 로깅 및 하드웨어 간 원활한 확장.
- Interpretability: 내장 해석 기능을 갖춘 모델과 실제값 vs. 예측값에 대한 일반 시각화 제공.