Temporal Fusion Transformer for Interpretable Multi-Horizon Time Series Forecasting

Les prévisions du monde réel mélangent plusieurs types d'informations : des attributs qui ne changent jamais (comme la localisation d'un magasin), des mesures observées seulement jusqu'à présent (comme les ventes passées), et des entrées connues à l'avance pour le futur (comme les jours fériés ou les promotions planifiées). Le TFT apprend quelles entrées sont réellement importantes, concentre son attention sur les pas de temps passés les plus pertinents, et ne produit pas un seul nombre mais une gamme de quantiles — vous voyez ainsi à la fois la prédiction et son incertitude.