« Modèles fondateurs pour les séries chronologiques » : différence entre les versions
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Les modèles fondateurs pour les séries chronologiques visent à exploiter la puissance des modèles fondateurs pour développer des modèles généralisés capables de comprendre et de prévoir les '''[[données spatio-temporelles]]''' dans divers domaines et de résoudre simultanément plusieurs problèmes liés aux séries chronologiques. | |||
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'''time series foundation models''' | |||
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''The Foundation Models for Time-Series (TSFM) aim to harness the power of the foundation model paradigm to develop generalized models proficient in understanding and forecasting time series data spanning diverse domains and to solve multiple time series challenges simultaneously.'' | |||
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[https://github.com/start2020/Awesome-TimeSeries-LLM-FM Source : github] | [https://github.com/start2020/Awesome-TimeSeries-LLM-FM Source : github] | ||
[https://arxiv.org/abs/2403.14735 Source : arxiv] | |||
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Dernière version du 28 septembre 2024 à 12:48
Définition
Les modèles fondateurs pour les séries chronologiques visent à exploiter la puissance des modèles fondateurs pour développer des modèles généralisés capables de comprendre et de prévoir les données spatio-temporelles dans divers domaines et de résoudre simultanément plusieurs problèmes liés aux séries chronologiques.
Voir aussi modèle fondateur et série chronologique
Compléments
Ne pas confondre avec le modèle fondateur TimesFM.
Français
modèles fondateurs pour les séries chronologiques
modèles fondateurs pour les séries temporelles
modèles de fondation pour les séries chronologiques
modèles de fondation pour les séries temporelles
Anglais
foundation models for time series
foundation models for time-series
time series foundation models
time-series foundation models
TSFM
The Foundation Models for Time-Series (TSFM) aim to harness the power of the foundation model paradigm to develop generalized models proficient in understanding and forecasting time series data spanning diverse domains and to solve multiple time series challenges simultaneously.
Source
