Зачастую устранение пропусков — обязательный этап предварительной обработки временных рядов. Эта небольшая работа обусловлена стремлением создать инструмент оперативного подбора модели для импутации/вменения определенного вида пропусков в определенных временных рядах. Читать далее
Автор: Jean-Marc Mommessin 11 октября 2025 г.Значительное событие готово трансформировать ИИ в здравоохранении. Исследователи из Stanford University, совместно с ETH Zurich и технологическими лидерами, включая Google Research и Amazon, представили OpenTSLM — новое семейство моделей языка временных рядов (Time-Series Language…
Итак, друзья, продолжаем тему прогнозирования временных рядов с помощью Chronos. Напомню, что Chronos это фреймворк от компании Amazon — простой, но эффективный фрэймворк для предобученных вероятностных моделей временных рядов. Chronos токенизирует значения временных рядов с помощью…
В открытом доступе существует огромное число библиотек для построения моделей машинного обучения в Python. Самые популярные — scikit-learn, XGBoost, LightGBM, Catboost, PyTorch. Каждая из них позволяет построить регрессионную модель для прогнозирования на временных рядах, но для этого требуется…