Présentation du jeu d’outils IA de série chronologique

Le jeu d’outils IA de série chronologique contient des outils permettant de prévoir et de calculer les valeurs futures à des emplacements dans un cube spatio-temporel.

Ces outils soutiennent la formation et l’utilisation de divers modèles de prévision de séries chronologiques basés sur le Deep Learning, tels que les modèles FCN (Fully Connected Network), LSTM (Long Short-Term Memory), InceptionTime, ResNet et ResCNN.

Outils du jeu d’outils IA de série chronologique

Outil	Description
Prévoir à l’aide d’un modèle de série chronologique	Prévoit les valeurs de chaque emplacement d’un cube spatio-temporel en utilisant un modèle de prévision de séries chronologiques basé sur le Deep Learning et ayant été entraîné avec l’outil Entraîner le modèle de prévision de séries chronologiques.
Entraîner le modèle de prévision de séries chronologiques	Entraîne un modèle de prévision de séries chronologiques basé sur le Deep Learning avec des données chronologiques issues d’un cube spatio-temporel. Le modèle entraîné peut être utilisé pour prévoir les valeurs de chaque emplacement d’un cube spatio-temporel à l’aide de l’outil Forecast Using Time Series Model (Prévision avec un modèle de série chronologique).