Некоторые преимущества использования модели TransformerModel для анализа временных рядов:

• Способность обрабатывать длинные последовательности данных. 1 Модель хорошо справляется с обработкой длинных временных рядов благодаря механизму самовнимания, который может улавливать глобальные зависимости. 1
• Эффективная параллельная обработка. 1 Модель может параллельно обрабатывать данные как при обучении, так и при прогнозировании. 1 Это значительно ускоряет обучение и повышает эффективность, особенно при работе с крупными наборами данных. 1
• Гибкая архитектура. 1 Модель можно настраивать, изменяя количество её слоёв, количество голов самовнимания и количество скрытых слоёв, чтобы адаптироваться к различным масштабам и сложностям наборов данных. 1
• Улавливание сложных закономерностей. 1 Механизм самовнимания позволяет Transformer улавливать сложные закономерности и зависимости в данных, что очень полезно для задач прогнозирования. 1
• Использование дополнительных данных и внешней информации. 3 Модель может работать с дополнительными признаками, в том числе и других временных рядов, что повышает эффективность модели. 3
• Интерпретируемость результатов. 3 Возможность анализировать влияние различных факторов на результат прогнозирования повышает доверие к модели и упрощает её использование. 3