uni2ts
Entrenamiento Unificado de Transformadores Universales de Pronóstico de Series Temporales
Aplique un marco para entrenar y evaluar modelos que predicen tendencias de datos futuras.
Reivindica su pagina: indexada sea cual sea su posicion, traducida a seis idiomas y enriquecida con tus propias palabras.
Recibe una alerta por correo en su próximo lanzamiento o cuando despegue — no te pierdas nada.
Gratis · sin tarjeta · cancela cuando quierasEntrenamiento Unificado de Transformadores Universales de Pronóstico de Series Temporales
uni2ts tiene 1.6k estrellas en GitHub. Se ha bifurcado 206 veces. uni2ts está escrito principalmente en Jupyter Notebook. Se desarrolla activamente desde 2024. uni2ts está disponible bajo la licencia Apache-2.0. Sus temas principales son: deep-learning, forecasting, machine-learning, pre-trained-models.
¿Qué es uni2ts?
Entrenamiento Unificado de Transformadores Universales de Pronóstico de Series Temporales
¿uni2ts es de código abierto?
uni2ts es un proyecto de código abierto. Se distribuye bajo la licencia Apache-2.0.
¿uni2ts es gratis?
Sí. uni2ts es gratuito y de código abierto: puedes usarlo, modificarlo y alojarlo tú mismo.
¿Bajo qué licencia está uni2ts?
uni2ts está disponible bajo la licencia Apache-2.0.
¿En qué lenguaje está escrito uni2ts?
uni2ts está escrito principalmente en Jupyter Notebook.
Agrega este distintivo en vivo a tu README — tus estrellas de GitHub y rango en el directorio, actualizados diariamente.
[](https://opensourceai.tech/project/salesforceairesearch-uni2ts.html)
Medido a partir de los topics de GitHub comunes a ambos proyectos, ponderados por su rareza.