'''Chronos''' es un marco para modelos probabilísticos de series temporales previamente entrenados desarrollado en 2024 por investigadores de Amazon Web Services.
==Desarrollo==
Chronos fue entrenado previamente en una amplia gama de conjuntos de datos disponibles públicamente, junto con un conjunto de datos sintéticos creado mediante procesos gaussianos para mejorar su capacidad de generalizar en diferentes tareas. Este enfoque permitió a Chronos someterse a una capacitación previa integral, preparándolo para una amplia gama de aplicaciones de pronóstico.
Rendimiento
En una extensa evaluación comparativa que abarcó 42 conjuntos de datos, que incluían tanto modelos locales tradicionales como enfoques modernos de aprendizaje profundo, Chronos demostró logros notables:
Rendimiento del corpus de entrenamiento: en los conjuntos de datos incluidos en su corpus de entrenamiento, los modelos de Chronos superaron significativamente a los métodos de la competencia.
Rendimiento de disparo cero: cuando se probó en nuevos conjuntos de datos, sin capacitación específica, Chronos mostró un rendimiento comparable u ocasionalmente superior en relación con los modelos que fueron entrenados en esos conjuntos de datos específicos.
==Impacto==
Los resultados de varios puntos de referencia resaltan la capacidad de Chronos para aprovechar datos de series temporales de diversos dominios. Esto le permite mejorar notablemente la precisión del disparo cero en tareas de pronóstico invisibles. La introducción y el éxito de los modelos Chronos marcan un importante paso adelante, lo que sugiere que los modelos previamente entrenados pueden servir como soluciones efectivas y simplificadas en la previsión de procesos en una variedad de campos.
Modelos de series temporales
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[h4] '''Chronos''' es un marco [url=viewtopic.php?t=1527]para[/url] modelos probabilísticos de series temporales previamente entrenados desarrollado en 2024 por investigadores de Amazon Web Services. ==Desarrollo== Chronos fue entrenado previamente en una amplia gama de conjuntos de datos disponibles públicamente, junto con un conjunto de datos sintéticos creado mediante procesos gaussianos [url=viewtopic.php?t=1527]para[/url] mejorar su capacidad de generalizar en diferentes tareas. Este enfoque permitió a Chronos someterse a una capacitación previa integral, preparándolo [url=viewtopic.php?t=1527]para[/url] una amplia gama de aplicaciones de pronóstico. Rendimiento
En una extensa evaluación comparativa que abarcó 42 conjuntos de datos, que incluían tanto modelos locales tradicionales como enfoques modernos de aprendizaje profundo, Chronos demostró logros notables:
Rendimiento del corpus de entrenamiento: en los conjuntos de datos incluidos en su corpus de entrenamiento, los modelos de Chronos superaron significativamente a los métodos de la competencia.
Rendimiento de disparo cero: cuando se probó en nuevos conjuntos de datos, sin capacitación específica, Chronos mostró un rendimiento comparable u ocasionalmente superior en relación con los modelos que fueron entrenados en esos conjuntos de datos específicos.
==Impacto== Los resultados de varios puntos de referencia resaltan la capacidad de Chronos [url=viewtopic.php?t=1527]para[/url] aprovechar datos de series temporales de diversos dominios. Esto le permite mejorar notablemente la precisión del disparo cero en tareas de pronóstico invisibles. La introducción y el éxito de los modelos Chronos marcan un importante paso adelante, lo que sugiere que los modelos previamente entrenados pueden servir como soluciones efectivas y simplificadas en la previsión de procesos en una variedad de campos.
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More details: [url]https://en.wikipedia.org/wiki/Chronos_(pretraine_model)[/url]
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