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IBM Granite時系列モデルによるアンサンブル予測
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これまでの経緯
報道より
IBMのGranite時系列モデル4種を組み合わせた予測レシピ「Granite Timeseries Ensemble」が公開された。再学習や学習済みのアンサンブル重みは不要で、中央値と分位点予測を返す。既定のProbabilistic Ensembleは各メンバーに等しい影響を与えて確率空間で分位点を統合し、代替のIQR Ensembleは予測の散らばりに応じて重みを変える。granite-tsfm>=0.3.11を入れ、ibm-granite/granite-timeseries-ensemble-r1を読み込めば試せる。
Hugging Face Blogより
報道タイムライン
報道を追って、ストーリーのさまざまな側面を確認しましょう。
10月22日
- Hugging Face BlogIBM Granite時系列モデルによるアンサンブル予測
IBMのGranite時系列モデル4種を組み合わせた予測レシピ「Granite Timeseries Ensemble」が公開された。再学習や学習済みのアンサンブル重みは不要で、中央値と分位点予測を返す。既定のProbabilistic Ensembleは各メンバーに等しい影響を与えて確率空間で分位点を統合し、代替のIQR Ensembleは予測の散らばりに応じて重みを変える。granite-tsfm>=0.3.11を入れ、ibm-granite/granite-timeseries-ensemble-r1を読み込めば試せる。
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