1 रिपॉजिटरी
Awesome GitHub RepositoriesMulti-Dimensional Sequence Processing
Organizing time series data structured by samples, variables, and sequence length into model-ready formats.
Distinct from Sequence Processing: Shortlist candidates focus on text length constraints or general Python sequence management; this is for ML-ready sequence organization.
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- timeseriesai/tsai
timeseriesAI/tsai
6,081GitHub पर देखेंtsai एक डीप लर्निंग लाइब्रेरी है जो टाइम सीरीज क्लासिफिकेशन, रिग्रेशन और फोरकास्टिंग के लिए बनाई गई है। PyTorch और fastai पर आधारित, यह सीक्वेंशियल डेटा को लेबल करने, यूनिवेरिएट या मल्टीवेरिएट सीक्वेंस में भविष्य के मानों का अनुमान लगाने और सेल्फ-सुपरवाइज्ड लर्निंग के जरिए अनलेबल डेटा पर रिप्रेजेंटेशन ट्रेन करने के लिए एक फ्रेमवर्क प्रदान करती है। यह लाइब्रेरी अपनी विशेष टेम्पोरल इंजीनियरिंग और स्केलिंग क्षमताओं के लिए जानी जाती है। इसमें मौसमी पैटर्न को कैप्चर करने के लिए साइक्लिकल टेम्पोरल एन्कोडिंग और उपलब्ध मेमोरी से बड़े डेटासेट को प्रोसेस करने के लिए ऑनलाइन विंडो स्लाइसिंग जैसे टूल्स शामिल हैं। यह मल्टीमॉडल इनपुट पाइपलाइनों को भी सपोर्ट करती है जो स्टेटिक कैटेगोरिकल फीचर्स को डायनामिक कंटीन्यूअस सीक्वेंस के साथ जोड़ती हैं। यह टूलकिट प्रीप्रोसेसिंग और इवैल्यूएशन की जरूरतों को पूरा करती है, जिसमें स्लाइडिंग विंडो सेगमेंटेशन, मिसिंग डेटा इम्प्यूटेशन और टैबुलर डेटाफ्रेम को स्ट्रक्चर्ड टेंसर्स में बदलना शामिल है। मॉडल के प्रदर्शन का आकलन वॉक-फॉरवर्ड वैलिडेशन और फीचर इम्पॉर्टेंस एनालिसिस के जरिए किया जाता है ताकि टेम्पोरल कंसिस्टेंसी सुनिश्चित हो सके।
Organizes input data structured by samples, variables, and sequence length using arrays or tabular formats.
Jupyter Notebook
