Amazon SageMaker | Amazon Web Services ブログ

Amazon SageMaker Canvas で構築された ML モデルを Amazon SageMaker リアルタイムエンドポイントにデプロイする

Amazon SageMaker Canvas では、機械学習 (ML) モデルのリアルタイム推論エンドポイン […]

追加学習なしの zero-shot で高精度な時系列予測 : Chronos-Bolt を AutoGluon で利用する

Chronos-Bolt は AutoGluon-TimeSeries の最新追加機能であり、元の Chronos モデルと比較して最大 250 倍高速に追加学習なしで高精度な予測を実現します。Chronos のような基盤モデルは、さまざまなドメインの時系列データを利用して単一のモデルを学習させるというアイデアをさらに大きく前進させました。これらのモデルは、膨大な時系列データで事前学習されています。学習データには実際のデータと合成データが含まれ、様々な分野、頻度、時系列の長さをカバーしています。その結果、追加学習なしの予測が可能となり、未知の時系列データセットに対しても正確な予測を提供します。時系列予測に取り組むハードルが低くなり、追加の学習なしで正確な予測が可能になるため、予測プロセス全体が大幅に簡素化されます。