論文の概要: End-to-End Learning for Partially-Observed Time Series with PyPOTS

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.24041v1
• Date: Mon, 27 Apr 2026 05:01:23 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-28 17:12:07.7451
• Title: End-to-End Learning for Partially-Observed Time Series with PyPOTS
• Title（参考訳）: PyPOTSを用いた部分観測時系列のエンドツーエンド学習
• Authors: Wenjie Du, Yiyuan Yang, Tianxiang Zhan, Qingsong Wen,
• Abstract要約: 部分的に観測された時系列(POTS)は、現実世界のアプリケーションではユビキタスだが、既存のツールチェーンのほとんどは、下流の学習から欠落値処理を分離している。 このチュートリアルでは、POTS上のエンドツーエンドのデータマイニングと機械学習のためのオープンソースのPythonエコシステムであるPyPOTSを紹介している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.72421571694673
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Partially-observed time series (POTS) is ubiquitous in real-world applications, yet most existing toolchains separate missing-value handling from downstream learning, which limits reproducibility and overall performance. This tutorial introduces PyPOTS, an open-source Python ecosystem for end-to-end data mining and machine learning on POTS. We present practical workflows spanning missingness simulation, data preprocessing, model training, and evaluation across core tasks, including imputation, forecasting, classification, clustering, and anomaly detection. The tutorial consists of two parts: Part I emphasizes hands-on application for practitioners through unified APIs and benchmark-oriented experiments. Part II targets developers and researchers, focusing on extending PyPOTS with custom models, domain-specific constraints, and contribution-ready engineering practices. Participants will gain both conceptual understanding and implementation experience for building robust, transparent, and reusable POTS pipelines in research and production settings. PyPOTS is publicly available at https://github.com/WenjieDu/PyPOTS
• Abstract（参考訳）: 部分的に観測された時系列(POTS)は、現実世界のアプリケーションではユビキタスだが、既存のツールチェーンの多くは、下流学習から欠落値処理を分離しており、再現性と全体的なパフォーマンスが制限されている。 このチュートリアルでは、POTS上のエンドツーエンドのデータマイニングと機械学習のためのオープンソースのPythonエコシステムであるPyPOTSを紹介している。 本稿では,不備のシミュレーション,データ前処理,モデルトレーニング,および計算,予測,分類,クラスタリング,異常検出などのコアタスクにまたがる評価の実践的ワークフローを提案する。 パート1では、統一されたAPIとベンチマーク指向の実験を通じて、実践者のためのハンズオンアプリケーションを強調します。 Part IIは、PyPOTSをカスタムモデル、ドメイン固有の制約、コントリビューション対応エンジニアリングプラクティスで拡張することに焦点を当てた開発者と研究者を対象としている。 参加者は、研究や運用環境で堅牢で透明で再利用可能なPOTSパイプラインを構築する上で、概念的な理解と実装の経験を得ることができます。 PyPOTSはhttps://github.com/WenjieDu/PyPOTSで公開されている。

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