論文の概要: The Relevance of AWS Chronos: An Evaluation of Standard Methods for Time Series Forecasting with Limited Tuning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.10216v1
• Date: Fri, 17 Jan 2025 14:23:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-20 13:59:15.554220
• Title: The Relevance of AWS Chronos: An Evaluation of Standard Methods for Time Series Forecasting with Limited Tuning
• Title（参考訳）: AWS Chronosの関連性: 限定チューニングによる時系列予測の標準方法の評価
• Authors: Matthew Baron, Alex Karpinski,
• Abstract要約: Chronosはトランスフォーマーベースの時系列予測フレームワークである。 分析の結果,Chronosは長期予測よりも優れた性能を示すが,文脈長の増加に伴って従来のモデルでは顕著な劣化が見られた。 本研究は,限定的なモデルチューニングが実現可能な実世界のアプリケーションにChronosをデプロイするケースを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: A systematic comparison of Chronos, a transformer-based time series forecasting framework, against traditional approaches including ARIMA and Prophet. We evaluate these models across multiple time horizons and user categories, with a focus on the impact of historical context length. Our analysis reveals that while Chronos demonstrates superior performance for longer-term predictions and maintains accuracy with increased context, traditional models show significant degradation as context length increases. We find that prediction quality varies systematically between user classes, suggesting that underlying behavior patterns always influence model performance. This study provides a case for deploying Chronos in real-world applications where limited model tuning is feasible, especially in scenarios requiring longer prediction.
• Abstract（参考訳）: トランスフォーマーベースの時系列予測フレームワークであるChronosを、ARIMAやProphetといった従来のアプローチと体系的に比較する。 複数の時間的地平線とユーザカテゴリにまたがってこれらのモデルを評価し、歴史的文脈長の影響に着目した。 分析の結果,Chronosは長期予測に優れた性能を示し,文脈の増大とともに精度が向上するのに対し,従来のモデルでは文脈長の増加とともに顕著な劣化が見られた。 予測品質はユーザクラスによって体系的に変化し,基礎となる行動パターンがモデルの性能に常に影響を与えていることが示唆された。 この研究は、限定的なモデルチューニングが実現可能な現実世界のアプリケーション、特により長い予測を必要とするシナリオにChronosをデプロイするケースを提供する。

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