核心概念
本稿では、従来の手動設計や自動化された手法における課題を克服し、相関関係のある時系列データの予測を分単位で実現する、完全自動化かつ高効率なフレームワーク「FACTS」を提案する。
要約
FACTS:分単位で実現する完全自動化された時系列予測フレームワーク
Xinle Wu, Xingjian Wu, Bin Yang, Dalin Zhang, Miao Zhang, Chenjuan Guo, Christian S. Jensen. Fully Automated Correlated Time Series Forecasting in Minutes. PVLDB, 18(2): XXX-XXX, 2024. doi:XX.XX/XXX.XX
本研究は、相関関係のある時系列データ(CTS)の予測において、従来の手動設計や自動化された手法における、(1)手動による探索空間設計、(2)探索コストの高さ、(3)学習コストの高さ、という3つの課題を克服することを目的とする。