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
tsai는 시계열 및 순차 데이터에 대한 최첨단 기술 구현을 단순화하도록 설계된 딥러닝 라이브러리입니다. 분류, 회귀, 예측, 임퓨테이션과 같은 작업을 위한 통합 프레임워크를 제공하여 이러한 모델을 구축하고 학습시키는 복잡성을 줄여줍니다.
How it works
PyTorch와 fastai 위에 구축된 tsai는 학습 및 추론을 위한 고수준 API를 제공합니다. LSTM, GRU, Transformer(PatchTST 및 TST와 같은)와 InceptionTime, MiniRocket과 같은 특수 시계열 모델을 포함한 다양한 모델 아키텍처를 지원합니다. 라이브러리는 SlidingWindow, TSStandardize와 같은 도구를 통해 데이터 준비를 처리하며, 시계열 모델은 3D 배열 형식([샘플 × 변수 × 시퀀스 길이])의 입력을 기대합니다.
Who it’s for
시계열 데이터에 딥러닝을 적용하여 예측 또는 분류 작업을 수행해야 하는 데이터 과학자, ML 엔지니어 및 연구자를 위한 것입니다.
Highlights
- Extensive Model Zoo: 전통적인 RNN부터 최신 Transformer 및 CNN에 이르는 방대한 SOTA 모델을 포함합니다.
- Comprehensive Dataset Access: 분류, 회귀 및 예측을 위한 200개 이상의 단변량 및 다변량 데이터셋 다운로드를 기본 지원합니다.
- Flexible Forecasting: 단일 단계 및 다단계 예측을 단변량 및 다변량 입력/출력 모두에 대해 지원합니다.
- Integrated Pipeline: sklearn 스타일 파이프라인 변환 및 워크포워드 교차 검증을 제공하여 모델 정확도와 평가를 향상시킵니다.