Core ML для анализа временных рядов

Question

Попытка обернуть голову вокруг возможностей CoreML.

Скажем, у меня есть большой набор чисел во временной области, и я хотел бы предсказать и найти шаблоны, используя CoreML.(найти неизвестные шаблоны, относящиеся ко времени и величине)

Например - LSTM Network, Random Forest, Time Delay и т. д.

Большинство моделей в документах Apple относятся к изображениюи текст.

Я прочитал это:

https://developer.apple.com/documentation/coreml/core_ml_api/making_predictions_with_a_sequence_of_inputs

Что, кажется, не отвечает тому, что мне нужно.Есть что-нибудь подобное?Существуют ли другие Core инструменты для iOS?

Answer 1

Существует два способа работы с временными рядами:

1. Рассматривать временные ряды как статические вещи, например, каждый месяц состоит из входного вектора из 30 чисел (или 1000цифры или любой другой тип данных у вас есть).Вы делаете прогноз на основе этого вектора.

2. Используйте модель последовательности, как в ссылке Apple.Эти модели (LSTM и т. Д.) Отслеживают состояние, которое более или менее запоминает то, что они видели в прошлом.

Какой из них вам нужно использовать, зависит от конкретной проблемы, с которой вы столкнулись.пытаемся решить.