M²FMoE: Gdy eksperci uczą się przewidywać powodzie
Prognozowanie szeregów czasowych to jedno z najważniejszych zastosowań uczenia maszynowego — od przewidywania popytu, przez monitoring infrastruktury, po prognozowanie powodzi. Problem? Standardowe modele optymalizują się pod typowe przypadki. A to właśnie te nietypowe — ekstremalne zdarzenia — są często najważniejsze do przewidzenia. M²FMoE to model, który uczy się przewidywać jedno i drugie. Problem: Ekstremalne zdarzenia łamią standardowe modele Prognozowanie szeregów czasowych poczyniło ogromne postępy. Transformery, metody częstotliwościowe i architektury hybrydowe osiągają imponujące wyniki na benchmarkach. Ale jest haczyk. ...