Prévoir une série temporelle inédite sans ré-entraînement, à la manière d'un grand modèle de langage (Chronos)
Modèle pré-entraîné sur un vaste corpus de données temporelles publiques, pour des prévisions zéro-shot sur ventes, trafic ou consommation
Vendu par MagicMate
Ce qu'il faut
- Niveau
- N2 · Un peu de bricolage — Fonctionne dans un outil que vous avez déjà, mais demande des réglages (clé d'accès, options) avant d'être opérationnel.
- Serveur requis
- Non
- Réglages requis
- Oui
- Licence
- Projet tiers sous licence permissive (Apache-2.0) : utilisation, modification et redistribution permises selon ses termes, avec conservation des mentions de droit d'auteur et du texte de licence. Le texte de la licence d'origine, publié dans le dépôt source, fait foi.
Chronos transpose l'approche des grands modèles de langage à la prévision de séries temporelles : un modèle pré-entraîné sur un vaste corpus de données temporelles publiques produit des prévisions zéro-shot sur n'importe quelle nouvelle série (ventes, trafic, consommation), sans ré-entraînement préalable.
Licence et attribution : Source : https://github.com/amazon-science/chronos-forecasting. Licence : Apache-2.0 (https://raw.githubusercontent.com/amazon-science/chronos-forecasting/main/LICENSE). Tous droits conservés par ses auteurs ; cette fiche est une présentation rédigée par Marketia.