2025年最高の 7 個の材料科学ツール

MOMENTは一連の汎用時系列分析基盤モデルで、複数の時系列分析タスクをサポートし、箱から出してすぐに使える有効性を備え、微調整によって性能を向上させることができます。

MOMENTは、多様な時系列タスクをサポートする汎用時系列分析の基盤モデルシリーズで、箱出しで使用可能な有効性を備え、微調整により性能を向上させることができます。

TabPFNはTransformerアーキテクチャに基づくテーブルデータの基礎モデルで、事前データに基づく学習方法により、小規模なテーブル回帰タスクで強力な性能を発揮し、特定のタスクに対するトレーニングを必要としません。

TimeMoEは、エキスパート混合（MoE）アーキテクチャに基づく十億レベルの時系列基礎モデルで、時系列予測タスクに特化しています。

MOMENTは汎用的な時系列分析基盤モデルのシリーズで、予測、分類、異常検知など多様な時系列分析タスクをサポートし、すぐに使用可能かつ微調整可能な特性を備えています。

TabPFNMixは純粋な合成データセットで事前学習された表データ基礎モデルで、エンコーダ-デコーダTransformer構造を採用し、表データ回帰タスクに適しています。

これは分位点フォレストに基づく回帰モデルで、カリフォルニア州の住宅価格を予測し不確実性推定を提供します。