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#時系列予測の記事一覧
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LLM・基盤モデル
PatchTSTとは？時系列を区間にまとめ、長い履歴から効率よく将来を予測する技術
PatchTSTは、数値の時系列をパッチへ分割し、変数ごとに同じTransformerで処理する予測技術です。パッチ化と重み共有、マスク事前学習の仕組み、実験条件から、需要予測や稼働量予測への応用と限界を解説します。
参照論文：A Time Series is Worth 64 Words: Long-term Forecasting with Transformers