Awesome GitHub RepositoriesFormat Export

GluonTS este o bibliotecă de serii temporale probabilistice și un framework de prognoză prin deep learning. Oferă un toolkit pentru construirea, antrenarea și evaluarea arhitecturilor de rețele neuronale care prezic valori viitoare ca distribuții de probabilitate pentru a cuantifica incertitudinea. Proiectul se distinge prin suportul pentru prognoza zero-shot și integrarea unor abordări de modelare diverse, incluzând rețele neuronale probabilistice profunde și wrapper-e pentru biblioteci statistice externe precum Prophet și R forecast. Implementează primitive arhitecturale specializate precum convoluțiile cauzale și rețelele reziduale inversabile pentru a preveni scurgerea informațiilor și a mapa reprezentările latente în distribuții de probabilitate valide. Framework-ul acoperă o suprafață cuprinzătoare de inginerie a datelor, incluzând scalarea seriilor temporale, transformări bijective și modelare ierarhică. Utilizează Apache Arrow și Parquet pentru streaming-ul seturilor de date de înaltă performanță și gestionarea accesului aleatoriu. Pentru evaluarea modelului, include o suită de evaluare pentru măsurarea acurateței prognozei și a acoperirii probabilistice folosind metrici precum quantile loss și continuous rank probability scores. Biblioteca suportă implementarea modelului prin integrarea cu Amazon SageMaker.