論文の概要: Pushing the Limits of Pre-training for Time Series Forecasting in the CloudOps Domain

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.05063v1
• Date: Tue, 10 Oct 2023 05:40:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-12 12:56:06.896691
• Title: Pushing the Limits of Pre-training for Time Series Forecasting in the CloudOps Domain
• Title（参考訳）: CloudOpsドメインにおける時系列予測のための事前トレーニングの限界を押し上げる
• Authors: Gerald Woo, Chenghao Liu, Akshat Kumar, Doyen Sahoo
• Abstract要約: 本研究では,時系列モデルの事前学習とスケーリングに関する実証的な基礎研究を行う。 強力なゼロショットベースラインであり、モデルとデータセットサイズの両方において、さらなるスケーリングの恩恵を受けています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.67888148566323
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Time series has been left behind in the era of pre-training and transfer learning. While research in the fields of natural language processing and computer vision are enjoying progressively larger datasets to train massive models, the most popular time series datasets consist of only tens of thousands of time steps, limiting our ability to study the effectiveness of pre-training and scaling. Recent studies have also cast doubt on the need for expressive models and scale. To alleviate these issues, we introduce three large-scale time series forecasting datasets from the cloud operations (CloudOps) domain, the largest having billions of observations, enabling further study into pre-training and scaling of time series models. We build the empirical groundwork for studying pre-training and scaling of time series models and pave the way for future research by identifying a promising candidate architecture. We show that it is a strong zero-shot baseline and benefits from further scaling, both in model and dataset size. Accompanying these datasets and results is a suite of comprehensive benchmark results comparing classical and deep learning baselines to our pre-trained method - achieving a 27% reduction in error on the largest dataset. Code and datasets will be released.
• Abstract（参考訳）: 事前トレーニングと転校学習の時代には、時系列は残されている。 自然言語処理とコンピュータビジョンの分野の研究は、大規模モデルをトレーニングするために徐々に拡大したデータセットを享受していますが、最も人気のある時系列データセットは数万の時間ステップで構成されており、事前トレーニングとスケーリングの有効性を研究できる能力は限られています。 近年の研究では、表現力のあるモデルやスケールの必要性も疑問視されている。 これらの問題を緩和するために、cloud operations(cloudops)ドメインからの3つの大規模時系列予測データセットを導入する。 本研究では,時系列モデルの事前学習とスケーリングに関する実証的な基盤を構築し,将来的な候補アーキテクチャの特定による今後の研究の道を開く。 これは強力なゼロショットベースラインであり、モデルサイズとデータセットサイズの両方において、さらなるスケーリングによるメリットがあります。 これらのデータセットと結果を取得することは、古典的およびディープラーニングのベースラインをトレーニング済みの方法と比較する包括的なベンチマーク結果のスイートです。 コードとデータセットがリリースされる。

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