Fugu-MT 論文翻訳(概要): TimeGPT-1

論文の概要: TimeGPT-1

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.03589v2
Date: Tue, 21 May 2024 02:20:36 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-22 19:10:52.887542
Title: TimeGPT-1
Title（参考訳）: TimeGPT-1
Authors: Azul Garza, Cristian Challu, Max Mergenthaler-Canseco,
Abstract要約: 我々は、時系列の最初の基礎モデルであるTimeGPTを導入し、トレーニング中に見えない多様なデータセットの正確な予測を生成する。我々は,既存の統計,機械学習,深層学習に対して事前学習したモデルを評価し,TGPTゼロショット推論が性能,効率,単純さに優れていることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2289361708127877
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: In this paper, we introduce TimeGPT, the first foundation model for time series, capable of generating accurate predictions for diverse datasets not seen during training. We evaluate our pre-trained model against established statistical, machine learning, and deep learning methods, demonstrating that TimeGPT zero-shot inference excels in performance, efficiency, and simplicity. Our study provides compelling evidence that insights from other domains of artificial intelligence can be effectively applied to time series analysis. We conclude that large-scale time series models offer an exciting opportunity to democratize access to precise predictions and reduce uncertainty by leveraging the capabilities of contemporary advancements in deep learning.
Abstract（参考訳）: 本稿では、時系列の最初の基礎モデルであるTimeGPTを紹介し、トレーニング中に見られない多様なデータセットの正確な予測を生成する。我々は,既存の統計,機械学習,深層学習に対して事前学習したモデルを評価し,TGPTゼロショット推論が性能,効率,単純さに優れていることを示す。我々の研究は、他の人工知能分野からの洞察が時系列分析に効果的に適用できるという説得力のある証拠を提供する。我々は、大規模時系列モデルが、ディープラーニングにおける現代的進歩の能力を活用して、正確な予測へのアクセスを民主化し、不確実性を減少させるエキサイティングな機会を提供すると結論付けた。

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