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 是一個深度學習函式庫，旨在簡化最先進時間序列與序列資料技術的實作。它提供統一的框架，支援分類、回歸、預測與插補等任務，降低建構與訓練模型的複雜度。

How it works

基於 PyTorch 與 fastai，tsai 提供高階 API 供訓練與推論使用。它支援多種模型架構，包括 LSTM、GRU、Transformer（如 PatchTST 與 TST）以及專門的時間序列模型如 InceptionTime 與 MiniRocket。函式庫透過 SlidingWindow、TSStandardize 等工具處理資料前處理，並要求輸入資料為 3D 陣列格式（[樣本 × 變數 × 序列長度]）以供時間序列模型使用。

Who it’s for

資料科學家、機器學習工程師與研究人員，需將深度學習應用於時間序列資料的預測或分類任務。

Highlights

  • Extensive Model Zoo: 包含從傳統 RNN 到現代 Transformer 與 CNN 的大量 SOTA 模型。
  • Comprehensive Dataset Access: 內建支援下載超過 200 個單變量與多變量資料集，涵蓋分類、回歸與預測。
  • Flexible Forecasting: 支援單步與多步前瞻預測，適用於單變量與多變量的輸入/輸出。
  • Integrated Pipeline: 提供 sklearn 風格的 pipeline 轉換與前向走訪交叉驗證，以提升模型準確度與評估。