Forecasting Time Series Kolmogorov Arnold Network: KAN

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  • čas přidán 29. 05. 2024
  • Veamos un corto de como realizar un Forecasting con KAN: Kolmogorov Arnold Network usando la librería #Sktime

Komentáře • 19

  • @swellow07
    @swellow07 Před měsícem +1

    Excelente video! Podrías compartir la documentación de la librería y el notebook usado en el video! saludo like y comparto!

  • @jeanvillamar485jf
    @jeanvillamar485jf Před měsícem +1

    Amigo, una sugerencia. Podrías comparar los diferente tipos de lstm para hacer forecasting

    • @narencastellon
      @narencastellon  Před měsícem +1

      El KAN no es un modelo de LSTM, (La red Kolmogorov-Arnold (KAN) es un tipo nuevo y prometedor de arquitectura de red neuronal que ofrece varias ventajas sobre los perceptrones multicapa (MLP) tradicionales.) pero se puede hacer las comparaciones, aun la función KAN se están haciendo mas pruebas para que pueda ser mas eficiente, rápida y con mejor precisión.

    • @jeanvillamar485jf
      @jeanvillamar485jf Před měsícem

      @@narencastellon te agradezco por la retroalimentación. Comentaba sobre lo de lstm porque hace un par de semanas subiste un video donde comparabas un tipo de lstm(si no mal recuerdo era un univariado - multistep) vs un modelo de facebook y otro estadístico, en la que concluiste que la lstm era la mejor opción.

    • @jeanvillamar485jf
      @jeanvillamar485jf Před měsícem +1

      Por lo que considero que sería interesante que se compare entre los tipos de lstm para conocer cual es la mejor opción, solo es una sugerencia. Saludos de Ecuador

    • @narencastellon
      @narencastellon  Před měsícem

      @@jeanvillamar485jf Con cual otro lstm te gustaría que se comprara? yo solo conozco uno que es el que menciona, por eso te respondí la vez pasada con cual modelo? si te refieres al Modelo KAN, este modelo no tiene una estructura de LSTM... Saludos... si puedes comparte

    • @jeanvillamar485jf
      @jeanvillamar485jf Před 27 dny

      @@narencastellon Claro, la LSTM podría tener múltiples valores de entrada y salida, es decir, un enfoque multivariado y multistep. Además, entiendo que con la librería Facebook Prophet se pueden utilizar otros valores de entrada, como los feriados. En conclusión, sería interesante observar cómo se comporta el modelo cuando se incluyen más valores de entrada.

  • @pepepurata4118
    @pepepurata4118 Před 29 dny +1

    Hola, gracias por el video, estoy intentando reproducir el código pero la predicción me resulta muy diferente, ya he cambiado capas, redes y el horizonte y el pronostico da la apariciencia de estar suavizado. De antemano agradezco tu tiempo. Saludos

    • @narencastellon
      @narencastellon  Před 29 dny

      Trabajaste con todos los datos o lo has dividido? Que raro, porque el modelo no lleva nada aleatorio. Déjame revisar de nuevo... Tienes las versión 0.30 de sktime? Que versión tienes instalado?

    • @pepepurata4118
      @pepepurata4118 Před 29 dny

      @@narencastellon , los datos como tú hiciste el split y la versión de sktime es 0.29.1

    • @pepepurata4118
      @pepepurata4118 Před 29 dny

      @@narencastellon 0.29.1, los datos están segmentados como en tu video

    • @pepepurata4118
      @pepepurata4118 Před 29 dny

      @@narencastellon la segmentación es la misma y el versión es 0.29.1

    • @pepepurata4118
      @pepepurata4118 Před 29 dny

      @@narencastellon usé la version 0.29.1 y la actualicé a la 0.30, pero continuo con el mismo detalle. uso los datos tal cual se muestra en el video