論文の概要: aeon: a Python toolkit for learning from time series
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14231v1
- Date: Thu, 20 Jun 2024 11:51:25 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-21 14:01:46.564976
- Title: aeon: a Python toolkit for learning from time series
- Title（参考訳）: aeon: 時系列から学ぶPythonツールキット
- Authors: Matthew Middlehurst, Ali Ismail-Fawaz, Antoine Guillaume, Christopher Holder, David Guijo Rubio, Guzal Bulatova, Leonidas Tsaprounis, Lukasz Mentel, Martin Walter, Patrick Schäfer, Anthony Bagnall,
- Abstract要約: aeonは、時系列を含むすべての機械学習タスクのための統一Python 3ライブラリである。
新しいユーザを支援するために、可能な限りScikit-learn APIに従っている。
時系列アルゴリズムの幅広いライブラリを提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.5911024228956094
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: aeon is a unified Python 3 library for all machine learning tasks involving time series. The package contains modules for time series forecasting, classification, extrinsic regression and clustering, as well as a variety of utilities, transformations and distance measures designed for time series data. aeon also has a number of experimental modules for tasks such as anomaly detection, similarity search and segmentation. aeon follows the scikit-learn API as much as possible to help new users and enable easy integration of aeon estimators with useful tools such as model selection and pipelines. It provides a broad library of time series algorithms, including efficient implementations of the very latest advances in research. Using a system of optional dependencies, aeon integrates a wide variety of packages into a single interface while keeping the core framework with minimal dependencies. The package is distributed under the 3-Clause BSD license and is available at https://github.com/ aeon-toolkit/aeon. This version was submitted to the JMLR journal on 02 Nov 2023 for v0.5.0 of aeon. At the time of this preprint aeon has released v0.9.0, and has had substantial changes.
- Abstract（参考訳）: aeonは、時系列を含むすべての機械学習タスクのための統一Python 3ライブラリである。
このパッケージには、時系列予測、分類、外部回帰、クラスタリングのためのモジュール、および時系列データ用に設計された様々なユーティリティ、変換、距離測定のためのモジュールが含まれている。
aeonには、異常検出、類似性検索、セグメンテーションなどのタスクのための多くの実験モジュールもある。
可能な限りScikit-learn APIに従い、新しいユーザを支援し、モデル選択やパイプラインといった便利なツールとaeon推定器を簡単に統合できるようにする。
これは、最新の研究の進歩の効率的な実装を含む、時系列アルゴリズムの幅広いライブラリを提供する。
任意の依存関係のシステムを使用することで、aeonはさまざまなパッケージを単一のインターフェースに統合し、コアフレームワークを最小限の依存関係で保持する。
このパッケージは3Clause BSDライセンスで配布されており、https://github.com/aeon-toolkit/aeonで入手できる。
このバージョンは2023年11月02日にJMLR誌にアオンのv0.5.0として提出された。
このプレプリントの時点では、aeon は v0.9.0 をリリースしており、大幅に変更されている。
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