Fugu-MT 論文翻訳(概要): Time Series Analysis: yesterday, today, tomorrow

論文の概要: Time Series Analysis: yesterday, today, tomorrow

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06453v1
Date: Mon, 10 Jun 2024 16:42:44 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-06-11 12:59:23.945177
Title: Time Series Analysis: yesterday, today, tomorrow
Title（参考訳）: 時系列分析:昨日、今日、明日
Authors: Igor Mackarov,
Abstract要約: 様々なプロセスの予測は常に統計学とデータ科学の高度な問題である。過去数十年にわたって、ソリューションの手順はディープラーニングとカーネルメソッドによって更新された。ここでは、この視点がいかに真であるかを考察する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Forecasts of various processes have always been a sophisticated problem for statistics and data science. Over the past decades the solution procedures were updated by deep learning and kernel methods. According to many specialists, these approaches are much more precise, stable, and suitable compared to the classical statistical linear time series methods. Here we investigate how true this point of view is.
Abstract（参考訳）: 様々なプロセスの予測は常に統計学とデータ科学の高度な問題である。過去数十年にわたって、ソリューションの手順はディープラーニングとカーネルメソッドによって更新された。多くの専門家によると、これらの手法は古典的な統計線形時系列法と比較してはるかに正確で安定であり、適している。ここでは、この視点がいかに真であるかを考察する。

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