Awesome GitHub RepositoriesNative Missing Value Handlers

Neuralforecast este o bibliotecă de prognoză a seriilor temporale neuronale concepută pentru a prezice valori viitoare pentru una sau mai multe serii folosind arhitecturi de deep learning. Funcționează ca un framework distribuit de prognoză prin machine learning care permite antrenarea modelelor globale pe mai multe serii temporale pentru a îmbunătăți generalizarea prin cross-learning. Proiectul se distinge ca un toolkit de prognoză probabilistică care produce intervale de incertitudine și distribuții de probabilitate în loc de estimări punctuale unice. Include, de asemenea, un reconciliator de prognoză ierarhic pentru a se asigura că predicțiile la diferite niveluri organizaționale sau geografice rămân consistente cu totalurile lor agregate. Biblioteca acoperă o gamă largă de capabilități, inclusiv integrarea variabilelor exogene, optimizarea automată a hiperparametrilor și transfer learning. Oferă instrumente pentru validarea modelului prin cross-validare și tehnici de fereastră glisantă, precum și capacitatea de a distribui sarcinile de antrenare pe clustere de calcul folosind Spark. Sistemul suportă persistența modelului prin integrarea stocării în cloud și oferă mecanisme pentru interpretarea componentelor prognozei, cum ar fi trendul și sezonalitatea.

xtensor is a C++ multidimensional array library for numerical computing that provides N-dimensional containers with an interface mirroring the NumPy API. It utilizes a lazy evaluation expression engine to defer numerical computations until assignment, which minimizes memory allocations and intermediate copies. The library features a foreign memory array adaptor that allows it to wrap external buffers, such as NumPy arrays, to perform numerical operations in-place without duplicating data. It further optimizes performance through lazy broadcasting and a system that manages the lifetime of temp