論文の概要: UniTS: A Universal Time Series Analysis Framework with Self-supervised Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.13804v1
• Date: Fri, 24 Mar 2023 04:57:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-27 15:46:22.963470
• Title: UniTS: A Universal Time Series Analysis Framework with Self-supervised Representation Learning
• Title（参考訳）: UniTS: 自己教師型表現学習を備えたユニバーサル時系列分析フレームワーク
• Authors: Zhiyu Liang, Chen Liang, Zheng Liang, Hongzhi Wang
• Abstract要約: 自己指導型表現学習(あるいは事前学習)を取り入れた新しいフレームワークUniTSを開発する。 UniTSのコンポーネントは、柔軟な拡張を可能にするためにsklearnのようなAPIを使って設計されている。 従来のタスク固有の手法に比べて,5つのメインストリームタスクと2つの実践的設定で事前学習を行うことなく,UniTSの優れた性能を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.108677832435832
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Machine learning has emerged as a powerful tool for time series analysis. Existing methods are usually customized for different analysis tasks and face challenges in tackling practical problems such as partial labeling and domain shift. To achieve universal analysis and address the aforementioned problems, we develop UniTS, a novel framework that incorporates self-supervised representation learning (or pre-training). The components of UniTS are designed using sklearn-like APIs to allow flexible extensions. We demonstrate how users can easily perform an analysis task using the user-friendly GUIs, and show the superior performance of UniTS over the traditional task-specific methods without self-supervised pre-training on five mainstream tasks and two practical settings.
• Abstract（参考訳）: 機械学習は時系列分析の強力なツールとして登場した。 既存のメソッドは通常、異なる分析タスク用にカスタマイズされ、部分的なラベリングやドメインシフトといった実用的な問題に取り組む際の課題に直面します。 上記の問題を解決するために,自己指導型表現学習(あるいは事前学習)を取り入れた新しいフレームワークであるUniTSを開発した。 UniTSのコンポーネントは、柔軟な拡張を可能にするためにsklearnのようなAPIを使って設計されている。 ユーザがユーザフレンドリなGUIを使って分析タスクを簡単に実行できることを示し、従来のタスク固有の手法よりもUniTSの方が5つのメインストリームタスクと2つの実践的な設定で自己教師付き事前学習なしで優れた性能を示す。

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