В чем преимущества использования модели TransformerModel для анализа временных рядов?

Некоторые преимущества использования модели TransformerModel для анализа временных рядов:

• Способность обрабатывать длинные последовательности данных. vital.lib.tsu.ru Модель хорошо справляется с обработкой длинных временных рядов благодаря механизму самовнимания, который может улавливать глобальные зависимости. vital.lib.tsu.ru
• Эффективная параллельная обработка. vital.lib.tsu.ru Модель может параллельно обрабатывать данные как при обучении, так и при прогнозировании. vital.lib.tsu.ru Это значительно ускоряет обучение и повышает эффективность, особенно при работе с крупными наборами данных. vital.lib.tsu.ru
• Гибкая архитектура. vital.lib.tsu.ru Модель можно настраивать, изменяя количество её слоёв, количество голов самовнимания и количество скрытых слоёв, чтобы адаптироваться к различным масштабам и сложностям наборов данных. vital.lib.tsu.ru
• Улавливание сложных закономерностей. vital.lib.tsu.ru Механизм самовнимания позволяет Transformer улавливать сложные закономерности и зависимости в данных, что очень полезно для задач прогнозирования. vital.lib.tsu.ru
• Использование дополнительных данных и внешней информации. habr.com Модель может работать с дополнительными признаками, в том числе и других временных рядов, что повышает эффективность модели. habr.com
• Интерпретируемость результатов. habr.com Возможность анализировать влияние различных факторов на результат прогнозирования повышает доверие к модели и упрощает её использование. habr.com