#timegpt — Public Fediverse posts

The quest for a fair TimeGPT benchmark

At the end of yesterday's #TimeGPT for mobility post, we concluded that TimeGPT's trainingset probably included a copy of the popular BikeNYC timeseries dataset and that, therefore, we were not looking at a fair comparison ...

http://anitagraser.com/2025/03/29/the-quest-for-a-fair-timegpt-benchmark/

#GeoAI #MobilityDataScience #FoundationModels #GISChat

#TimeGPT for #mobility: Can foundation models outperform classic machine learning models for flow predictions?

tldr; Maybe. Preliminary results certainly are impressive.

http://anitagraser.com/2025/03/28/can-foundation-models-outperform-classic-machine-learning-models-for-mobility-predictions/

#MobilityDataScience #gischat #urbanmobility #geoai #foundationmodels

A Look at TimeGPT with nixtlar in R
A first exploration of Nixtla’s TimeGPT, a Transformer-based model for time series forecasting, using the nixtlar R package. Learn how this self-attention architecture works and how to apply it in R.
https://www.r-bloggers.com/2025/02/a-first-look-at-timegpt-using-nixtlar-2/
#TimeSeries #MachineLearning #RStats #AI #TimeGPT

[Перевод] Прогнозируем временные данные с TimeGPT

Прогнозирование временных рядов играет ключевую роль в самых разных отраслях: от предсказания тенденций на фондовом рынке до оптимизации цепочек поставок и управления запасами. Однако традиционные модели, такие как ARIMA , экспоненциальное сглаживание (ETS) , Prophet , а также современные подходы глубокого обучения — например, LSTM и архитектуры на базе трансформеров — сталкиваются с рядом проблем.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/875738/

#ИИ #AI #прогнозирование #ARIMA #ETS #Prophet #TimeGPT #файнтюнинг

[Перевод] Прогнозируем временные данные с TimeGPT

Прогнозирование временных рядов играет ключевую роль в самых разных отраслях: от предсказания тенденций на фондовом рынке до оптимизации цепочек поставок и управления запасами. Однако традиционные модели, такие как ARIMA , экспоненциальное сглаживание (ETS) , Prophet , а также современные подходы глубокого обучения — например, LSTM и архитектуры на базе трансформеров — сталкиваются с рядом проблем.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/875738/

#ИИ #AI #прогнозирование #ARIMA #ETS #Prophet #TimeGPT #файнтюнинг

[Перевод] Прогнозируем временные данные с TimeGPT

Прогнозирование временных рядов играет ключевую роль в самых разных отраслях: от предсказания тенденций на фондовом рынке до оптимизации цепочек поставок и управления запасами. Однако традиционные модели, такие как ARIMA , экспоненциальное сглаживание (ETS) , Prophet , а также современные подходы глубокого обучения — например, LSTM и архитектуры на базе трансформеров — сталкиваются с рядом проблем.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/875738/

#ИИ #AI #прогнозирование #ARIMA #ETS #Prophet #TimeGPT #файнтюнинг

[Перевод] Прогнозируем временные данные с TimeGPT

Прогнозирование временных рядов играет ключевую роль в самых разных отраслях: от предсказания тенденций на фондовом рынке до оптимизации цепочек поставок и управления запасами. Однако традиционные модели, такие как ARIMA , экспоненциальное сглаживание (ETS) , Prophet , а также современные подходы глубокого обучения — например, LSTM и архитектуры на базе трансформеров — сталкиваются с рядом проблем.

https://habr.com/ru/companies/bothub/articles/875738/

#ИИ #AI #прогнозирование #ARIMA #ETS #Prophet #TimeGPT #файнтюнинг