Fugu-MT 論文翻訳(概要): Darts: User-Friendly Modern Machine Learning for Time Series

論文の概要: Darts: User-Friendly Modern Machine Learning for Time Series

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.03224v2
Date: Fri, 8 Oct 2021 12:01:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2021-10-11 12:07:12.680528
Title: Darts: User-Friendly Modern Machine Learning for Time Series
Title（参考訳）: darts: 時系列のためのユーザフレンドリーなモダン機械学習
Abstract要約: Dartsは時系列のためのPythonの機械学習ライブラリです。 Dartsは、ARIMAのような古典的なモデルから最先端のディープニューラルネットワークまで、さまざまなモデルを提供している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.21444950959930006
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: We present Darts, a Python machine learning library for time series, with a focus on forecasting. Darts offers a variety of models, from classics such as ARIMA to state-of-the-art deep neural networks. The emphasis of the library is on offering modern machine learning functionalities, such as supporting multidimensional series, meta-learning on multiple series, training on large datasets, incorporating external data, ensembling models, and providing a rich support for probabilistic forecasting. At the same time, great care goes into the API design to make it user-friendly and easy to use. For instance, all models can be used using fit()/predict(), similar to scikit-learn.
Abstract（参考訳）: 我々は時系列のPython機械学習ライブラリであるDartを紹介し、予測に焦点を当てた。 Dartsは、ARIMAのような古典的なモデルから最先端のディープニューラルネットワークまで、さまざまなモデルを提供している。ライブラリの重点は、多次元シリーズのサポート、複数シリーズでのメタラーニング、大規模データセットのトレーニング、外部データの導入、センシングモデル、確率予測のための豊富なサポートなど、現代的な機械学習機能の提供にある。同時に、API設計に非常に注意を払って、ユーザフレンドリで使いやすくしています。例えば、すべてのモデルは、Scikit-learnと同様、 fit()/predict()を使って使用することができる。

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