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TimeCopilotを使用した基礎モデルと自動異常検出による予測パイプラインの構築方法

このチュートリアルでは、TimeCopilotを使用してエンドツーエンドの予測ワークフローを構築する方法を説明します。データ準備、モデル評価(統計モデル、基礎モデル、オプションのGPUモデル)、ローリング交差検証、確率的予測、異常検出、およびオプションのLLMエージェントによる解釈をカバーしています。

ソースMarkTechPost著者: Sana Hassan
TimeCopilotを使用した基礎モデルと自動異常検出による予測パイプラインの構築方法
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要点

  • TimeCopilotは、統計モデル、Prophet、Chronosなど、多様な予測モデルを管理するための統一インターフェースを提供します。
  • ローリング交差検証と複数の誤差指標(MAE、RMSE、MAPE)を使用してモデル性能を評価します。
  • 予測区間を含む確率的予測を生成し、将来の傾向を可視化します。
  • オプションのLLMエージェントがモデルを選択し、予測結果を自然言語で説明します。

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