論文の概要: Can time series forecasting be automated? A benchmark and analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.16445v1
• Date: Tue, 23 Jul 2024 12:54:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-24 17:16:18.455560
• Title: Can time series forecasting be automated? A benchmark and analysis
• Title（参考訳）: 時系列予測は自動化できるか?ベンチマークと分析
• Authors: Anvitha Thirthapura Sreedhara,
• Abstract要約: 時系列予測は、金融、医療、気象など様々な分野において重要な役割を担っている。 与えられたデータセットに対して最適な予測方法を選択するタスクは、データパターンや特徴の多様性による複雑なタスクである。 本研究では,幅広いデータセットを対象とした時系列予測手法の評価とランキングのための総合ベンチマークを提案する。
• 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: In the field of machine learning and artificial intelligence, time series forecasting plays a pivotal role across various domains such as finance, healthcare, and weather. However, the task of selecting the most suitable forecasting method for a given dataset is a complex task due to the diversity of data patterns and characteristics. This research aims to address this challenge by proposing a comprehensive benchmark for evaluating and ranking time series forecasting methods across a wide range of datasets. This study investigates the comparative performance of many methods from two prominent time series forecasting frameworks, AutoGluon-Timeseries, and sktime to shed light on their applicability in different real-world scenarios. This research contributes to the field of time series forecasting by providing a robust benchmarking methodology and facilitating informed decision-making when choosing forecasting methods for achieving optimal prediction.
• Abstract（参考訳）: 機械学習と人工知能の分野では、時系列予測は金融、医療、気象といった様々な分野において重要な役割を担っている。 しかし、与えられたデータセットに対して最適な予測方法を選択するタスクは、データパターンや特徴の多様性のために複雑なタスクである。 本研究は,幅広いデータセットを対象とした時系列予測手法の評価とランキングのための総合ベンチマークを提案することにより,この問題に対処することを目的とする。 本研究では,2つの著名な時系列予測フレームワークであるAutoGluon-Timeseriesとsktimeから得られた多くの手法の比較性能について検討した。 本研究は,厳密なベンチマーク手法を提供することにより時系列予測の分野に寄与し,最適予測を達成するための予測方法を選択する際の情報決定を容易にする。

関連論文リスト

• Context is Key: A Benchmark for Forecasting with Essential Textual Information [87.3175915185287]
  コンテキスト・イズ・キー (Context is Key) (CiK) は、時系列予測ベンチマークであり、様々な種類のテキストコンテキストと数値データをペアリングする。 我々は,統計モデル,時系列基礎モデル,LLMに基づく予測モデルなど,さまざまなアプローチを評価する。 実験では、文脈情報の導入の重要性を強調し、LLMに基づく予測モデルを用いた場合の驚くべき性能を示すとともに、それらの重要な欠点を明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-24T17:56:08Z)
• GIFT-Eval: A Benchmark For General Time Series Forecasting Model Evaluation [90.53485251837235]
  時系列基礎モデルはゼロショット予測に優れ、明示的なトレーニングなしで多様なタスクを処理する。 GIFT-Evalは、多様なデータセットに対する評価を促進するための先駆的なベンチマークである。 GIFT-Evalには、144,000の時系列と17700万のデータポイントの23のデータセットが含まれている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-14T11:29:38Z)
• Review of Data-centric Time Series Analysis from Sample, Feature, and Period [37.33135447969283]
  優れた時系列データセットは、モデルの正確性、堅牢性、収束性に有利である。 データ中心AIの出現は、モデルの改良からデータ品質の優先順位付けへの展望の変化を表している。 時系列分析において,様々なデータ中心の手法を体系的に検討し,幅広い研究トピックを取り上げている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-24T00:34:44Z)
• Embedded feature selection in LSTM networks with multi-objective evolutionary ensemble learning for time series forecasting [49.1574468325115]
  本稿では,Long Short-Term Memory Networkに埋め込まれた特徴選択手法を提案する。 本手法はLSTMの重みと偏りを分割的に最適化する。 イタリアとスペイン南東部の大気質時系列データの実験的評価により,従来のLSTMの能力一般化が著しく向上することが確認された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-29T08:42:10Z)
• Pushing the Limits of Pre-training for Time Series Forecasting in the CloudOps Domain [54.67888148566323]
  クラウドオペレーションドメインから,大規模時系列予測データセットを3つ導入する。 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。 これらのデータセットと結果を取得することは、古典的および深層学習のベースラインを事前訓練された方法と比較した総合的なベンチマーク結果の集合である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-08T08:09:51Z)
• Telescope: An Automated Hybrid Forecasting Approach on a Level-Playing Field [2.287583712482583]
  本稿では,新しい機械学習による予測手法である望遠鏡を紹介する。 特定の時系列から関連情報を自動で取得し、それらを分割し、それぞれを別々に扱う。 1つの時系列で動作し、追加設定なしで数秒以内に予測を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-26T22:42:25Z)
• TACTiS: Transformer-Attentional Copulas for Time Series [76.71406465526454]
  時間変化量の推定は、医療や金融などの分野における意思決定の基本的な構成要素である。 本稿では,アテンションベースデコーダを用いて関節分布を推定する多元的手法を提案する。 本研究では,本モデルが実世界の複数のデータセットに対して最先端の予測を生成することを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-02-07T21:37:29Z)
• Optimal Latent Space Forecasting for Large Collections of Short Time Series Using Temporal Matrix Factorization [0.0]
  複数の手法を評価し、それらの方法の1つを選択することや、最良の予測を生成するためのアンサンブルを選択するのが一般的である。 本稿では,低ランク時間行列係数化と潜在時系列上での最適モデル選択を組み合わせることで,短時間の高次元時系列データを予測するためのフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-15T11:39:21Z)
• Cluster-and-Conquer: A Framework For Time-Series Forecasting [94.63501563413725]
  本稿では,高次元時系列データを予測するための3段階フレームワークを提案する。 当社のフレームワークは非常に汎用的で,各ステップで時系列予測やクラスタリングが利用可能です。 単純な線形自己回帰モデルでインスタンス化されると、いくつかのベンチマークデータセットで最先端の結果が得られる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T20:41:19Z)
• Monash Time Series Forecasting Archive [6.0617755214437405]
  各種ドメインから利用可能な20の時系列データセットを含む総合時系列予測アーカイブを提案する。 特徴分析を行うことで,データセットを特徴付け,それらの類似点と相違点を識別する。 本論文では,8つの誤差指標にまたがる全データセットに対する標準ベースライン予測手法の性能について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-14T04:49:58Z)
• Deep Transformer Models for Time Series Forecasting: The Influenza Prevalence Case [2.997238772148965]
  時系列データは、多くの科学と工学の分野で広く使われている。 本稿では,トランスフォーマーに基づく機械学習モデルを用いた時系列予測の新しい手法を提案する。 提案手法により得られた予測結果は,最先端技術と良好に比較できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-01-23T00:22:22Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。