AI开源项目分享:时间序列预测模型、图像监督的python库...

本文介绍了四个AI领域的开源项目,包括Modeltime的时间序列预测框架,Open3D-ML的3D机器学习扩展,NNI的自动化机器学习工具包,以及lightly的图像自我监督学习库。这些项目涵盖了从时间序列分析到3D语义分割,再到自动机器学习和自我监督学习的广泛应用。

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项目一:modeltime — 时间序列预测模型和机器学习框架

时间序列在变化。企业现在每天需要10,000多个时间序列预测。这就是我所说的高性能时间序列预测系统(HPTSF)-准确,稳健和可扩展的预测。高性能预测系统将为公司节省数百万美元。

特点与优势:

  • Modeltime在一个框架中解锁时间序列模型和机器学习。无需在各种框架之间来回切换。modeltime解锁了机器学习和经典时间序列分析。
  • 预测:使用ARIMA,ETS和更多模型
  • 先知:使用Facebook的先知算法
  • 其他五花八门的模型
  • 简化的预测工作流程。Modeltime合并了一个简单的工作流,以使用最佳实践进行预测。

项目地址:

https://github.com/business-science/modeltime



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