Artwork

A tartalmat a TWIML and Sam Charrington biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a TWIML and Sam Charrington vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Chronos: Learning the Language of Time Series with Abdul Fatir Ansari - #685

43:05
 
Megosztás
 

Manage episode 419258464 series 2355587
A tartalmat a TWIML and Sam Charrington biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a TWIML and Sam Charrington vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Today we're joined by Abdul Fatir Ansari, a machine learning scientist at AWS AI Labs in Berlin, to discuss his paper, "Chronos: Learning the Language of Time Series." Fatir explains the challenges of leveraging pre-trained language models for time series forecasting. We explore the advantages of Chronos over statistical models, as well as its promising results in zero-shot forecasting benchmarks. Finally, we address critiques of Chronos, the ongoing research to improve synthetic data quality, and the potential for integrating Chronos into production systems.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/685.

  continue reading

705 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 419258464 series 2355587
A tartalmat a TWIML and Sam Charrington biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a TWIML and Sam Charrington vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Today we're joined by Abdul Fatir Ansari, a machine learning scientist at AWS AI Labs in Berlin, to discuss his paper, "Chronos: Learning the Language of Time Series." Fatir explains the challenges of leveraging pre-trained language models for time series forecasting. We explore the advantages of Chronos over statistical models, as well as its promising results in zero-shot forecasting benchmarks. Finally, we address critiques of Chronos, the ongoing research to improve synthetic data quality, and the potential for integrating Chronos into production systems.

The complete show notes for this episode can be found at twimlai.com/go/685.

  continue reading

705 epizódok

所有剧集

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv