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Chronos: Um Modelo de Fundação Tokenizado para Previsão de Séries Temporais

Chronos é uma família de modelos probabilísticos pré-treinados para previsão introduzida por Ansari et al. na Amazon em 2024. Adapta o paradigma de modelo de linguagem a séries temporais, quantizando valores contínuos em tokens discretos, permitindo que um transformador padrão seja treinado em um grande corpus heterogêneo de dados de séries temporais. O resultado é um modelo de previsão zero-shot que generaliza entre domínios sem exigir retreinamento específico do conjunto de dados.

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Chronos: Um Modelo de Fundação Tokenizado para Previsão de Séries Temporais
Moirai: Transformer Univ…TimesFMSundial: Modelos Fundaci…Time-MoE: Modelo de Fund…TiRex: Previsão de Série…

Fontes

  1. Ansari, A. F., Stella, L., Turkmen, C., Zhang, X., Mercado, P., Shen, H., et al. (2024). Chronos: Learning the language of time series. Transactions on Machine Learning Research. link

Como citar esta página

ScholarGate. (2026, June 2). Chronos (Tokenized Time-Series Foundation Model). ScholarGate. https://scholargate.app/pt/deep-learning/chronos

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Referenciado por

ScholarGateChronos (Chronos (Tokenized Time-Series Foundation Model)). Recuperado em 2026-06-15 de https://scholargate.app/pt/deep-learning/chronos · Conjunto de dados: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026