時間序列數據已從簡單的歷史記錄演變為跨行業關鍵決策的實時引擎。無論是簡化物流、預測市場，還是預測機器故障，企業組織都需要比傳統方法更復雜的工具。
NVIDIA GPU 加速的深度學習使各行各業能夠獲得實時分析。首席執行官 Jensen Huang 將 GPU 描述為 時間機器 ，使企業能夠預測趨勢并迅速采取行動。
隆重推出 NV-Tesseract，這是一款通過 NVIDIA DGX 云計劃開發的尖端模型系列，旨在推進時間序列分析中的深度學習。
該模型系列可以快速處理大量時間序列數據集、發現隱藏的模式、檢測異常情況，并快速準確地預測市場變化。其影響遍及多個行業，包括：
- 制造業 ：通過 Predictive Maintenance 防止停機。
- 金融：改進欺詐檢測和風險管理。
- 供應鏈 ：優化物流、庫存和需求預測。
- 氣候科學 ：通過高級建模增強防災能力。
NV-Tesseract 模塊化架構：一系列專用模型
時間序列 AI 需要專門的解決方案，沒有一個模型能夠有效處理所有預測任務。該架構擁抱這一現實，提供針對不同功能定制的專用模型。
它可確保企業組織獲得高性能、特定領域的解決方案，通過提供多個專用模型（而非“One-size-fits-all”方法）來適應不斷變化的業務需求。這種靈活性使企業能夠針對每個挑戰使用最有效的模型，確保快速、可擴展且準確的時間序列分析。
時間序列 AI 的一個基本爭議是，沒有一個模型能夠有效處理所有預測任務。NV-Tesseract 通過提供一系列針對不同功能優化的專用模型來踐行這一理念：
- 異常檢測 ：實時檢測運營或財務異常情況，從而在問題升級之前進行主動干預。
- 預測 ：預測未來趨勢、需求波動和定價變化，為策略規劃和資源分配提供支持。
- 分類 ：對時間序列數據進行分類，具有高準確度，從而減少對大量手動標記的需求，并增強模式識別能力。
通過使用專業模型，每個預測任務都能以最有效的架構完成，為組織提供量身定制的高性能解決方案，以應對其獨特的挑戰：
- NV-Tesseract 利用基于 Transformer 的嵌入來有效捕獲時間序列數據中細微的遠程依賴項，即使在輸入噪聲或移動的情況下也能保持較高的分類準確性。
- 其模塊化架構可輕松與其他模型集成，從而提高不完整或不穩定信號的性能。
- 借助多頭注意力層，NV-Tesseract 能夠無縫適應季節性變化或市場高峰等突如其來的變化，確保在動態條件下穩定準確。
- 在針對更簡單模型 (例如淺層神經網絡、邏輯回歸) 的內部基準測試中，NV-Tesseract 實現了 5 – 20% 的準確性和 F1 分數提升，尤其是在傳統方法往往難以實現的復雜多變量數據集上。
當前架構使用 Transformer 模型，該模型采用編碼器來處理時間序列數據。它接受用于預測的多元時間序列和用于異常檢測的一元時間序列。首先是用于數據提取和掩碼的輸入層，然后是包含 patch embeddings 和 positional encodings 的嵌入層。
編碼器使用多頭自注意力、前饋層、殘差連接、層歸一化和 dropout 來捕獲時間依賴項。最后，輸出頭生成預測，識別異常，并在時間序列數據中對模式進行分類。
評估和基準測試
該模型開發的一個關鍵目標是測試其泛化能力，使其超越已經遇到的數據。早期結果表明，Tesseract 可以有效處理不熟悉的數據集，尤其是在分類方面，它在金融、醫療健康和工業運營的許多應用中表現出了很高的準確性。
雖然異常檢測和預測仍在進行全面的基準測試，但初步發現表明，Tesseract 具有強大的潛力，這表明 Tesseract 可以演變為全面的時間序列解決方案。
分類性能
雖然 NV-Tesseract 旨在應對多個時間序列挑戰，但分類法目前是經過充分驗證的成功案例：
- 金融 ：由于其對各種金融數據集的精確分類，在欺詐檢測、投資組合優化和風險管理等任務中超越了傳統方法。
- 醫療健康 ：NV-Tesseract 可對患者生命體征和傳感器讀數進行有效分類，為實時監控和早期預警系統提供支持。
- 工業流程 ：無論是識別缺陷部件還是發現生產線中的操作異常，該模型都會分析復雜的數據 (例如溫度、振動、輸出水平) ，以簡化制造工作流程。
異常檢測和預測：正在進行的基準測試
除了分類之外，NV-Tesseract 還在異常檢測和預測方面展現了早期前景：
- 醫療健康異常檢測 ：在一項測試中，該模型在識別血壓峰值方面的 F1 Score 為 0.96，這凸顯了其在生成實時臨床警報方面的價值。
- 財務預測 ：涉及投資因素每周回報的試驗揭示了 Tesseract 對時間敏感領域的適應性，在這些領域中，準確的預測會推動關鍵決策。
雖然這些初步結果展示了該模型的通用性，但也凸顯了數據集在突然變化或寬數值范圍內的復雜性。在數據預處理、hyperparameter tuning 和 ensemble methods 方面正在進行的研究旨在進一步優化模型的功能。通過不斷擴展我們的測試套件和探索各種真實場景，我們正在為 Tesseract 鋪平道路，使其成為希望充分利用時間序列分析潛力的組織的高影響力工具。
開始使用 NV-Tesseract
NV-Tesseract 最初將通過具有評估許可證的 客戶預覽版提供，讓您搶先了解其先進的時間序列建模功能。 立即聯系 NVIDIA DGX 云團隊 ，安排演示，討論您的時間序列要求，并探索 NV-Tesseract 如何成為分析工作流程的基石。
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