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Test Patchtst
PatchTSTは時系列予測タスクに特化した事前学習済みの時系列基盤モデルです。
ダウンロード数 5,593
リリース時間 : 8/16/2024
モデル概要
PatchTSTはTransformerアーキテクチャに基づく時系列予測モデルで、様々な時系列データ分析タスクに適用可能です。
モデル特徴
事前学習済みモデル
時系列予測タスクに直接使用可能な事前学習済み重みを提供
Transformerアーキテクチャ
Transformerベースのアーキテクチャで、時系列データの長期依存関係を捉えるのに適している
汎用時系列モデル
様々な分野の時系列データに適用可能
モデル能力
時系列予測
長期依存関係モデリング
多分野時系列データ分析
使用事例
金融
株価予測
将来の株価変動を予測
エネルギー
電力需要予測
将来の電力消費量を予測
小売
販売予測
将来の商品販売動向を予測
おすすめAIモデル
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
タイ語専用に設計された80億パラメータの命令モデルで、GPT-3.5-turboに匹敵する性能を持ち、アプリケーションシナリオ、検索拡張生成、制限付き生成、推論タスクを最適化
大規模言語モデル
Transformers 複数言語対応
Transformers 複数言語対応L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-TinyはSODAデータセットでトレーニングされた超小型対話モデルで、エッジデバイス推論向けに設計されており、体積はCosmo-3Bモデルの約2％です。
対話システム Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
RoBERTaアーキテクチャに基づく中国語抽出型QAモデルで、与えられたテキストから回答を抽出するタスクに適しています。
質問応答システム 中国語
R
uer
2,694
98