forecasting

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RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 20h

Reconstructing and forecasting disease trajectories of patients with Alzheimer's disease using routine data in resource-constrained settings

Cette recherche vise à reconstruire et prévoir les trajectoires de la maladie d'Alzheimer en utilisant des données de routine dans des contextes à ressources limitées. Elle propose un cadre unifié pour la prédiction bidirectionnelle des scores cognitifs à partir de visites irrégulières, permettant l'interpolation et l'extrapolation, et fournissant des estimations d'incertitude calibrées.

forecasting disease progression Alzheimer's disease predictive modeling

RESEARCH↑ trendingReddit r/MachineLearning·15/04/2026

What is the criteria for a ML paper to be published?[D]

L'auteur sollicite des conseils pour publier un article de ML lors d'une conférence, s'interrogeant sur la valeur de sa recherche qui prévoit un indice boursier avec un faible pouvoir prédictif. Malgré des méthodes robustes et l'analyse SHAP révélant les difficultés du modèle avec les changements de régime, ils estiment que ce travail offre des insights diagnostiques précieux et des points de discussion pour de futures extensions.

forecasting Finance Random Forest machine learning

RESEARCHarXiv CS.LG·21/04/2026

UniMamba: A Unified Spatial-Temporal Modeling Framework with State-Space and Attention Integration

UniMamba est un nouveau cadre unifié de prévision spatio-temporelle qui intègre des dynamiques efficaces de modèles d'état avec l'apprentissage des dépendances basé sur l'attention pour relever les défis des séries temporelles multivariées. Il utilise une couche d'encodage de canal varié Mamba et une couche d'attention spatio-temporelle pour capturer à la fois les dépendances temporelles globales et les corrélations inter-variables.

forecasting machine learning attention mechanisms State Space Models

RESEARCHarXiv CS.AI·il y a 4j

GITCO: Gated Inference-Time Context Optimization in TSFMs

Cet article présente GITCO, un cadre léger d'optimisation du contexte au moment de l'inférence qui améliore la précision des modèles de fondation de séries temporelles (TSFMs) basés sur des patchs. Il identifie et supprime sélectivement les patchs nuisibles sans mettre à jour les poids du modèle, obtenant une réduction de +1,95% du MASE sur TimesFM 2.5.

forecasting Optimization machine learning Foundation Models

NEWSDEV.to AI·22/04/2026

Blaze Balance Engine SaaS

Blaze Balance Engine SaaS est un système guidé par l'IA pour le suivi, la prévision, l'explicabilité et le contrôle opérationnel. Il comprend la cartographie d'état en direct et des reçus de décision explicables, ayant été développé et prouvé dans un environnement réel de forte activité avant d'être proposé en tant que SaaS.

SaaS forecasting monitoring Explainable AI

RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 26j

OceanCBM: A Concept Bottleneck Model for Mechanistic Interpretability in Ocean Forecasting

OceanCBM est le premier modèle de goulot d'étranglement conceptuel (CBM) pour la prédiction spatiotemporelle et l'interrogation mécanistique de la dynamique océanique. Il prédit le contenu thermique de la couche de mélange, un précurseur des vagues de chaleur marines, en utilisant une supervision mixte et des concepts de fluidodynamique géophysique pour assurer la fidélité à la physique sous-jacente.

forecasting AI models Oceanography machine learning

DOCDEV.to AI·il y a 12j

Recurrent Neural Networks for Time Series Forecasting

Les Réseaux de Neurones Récurrents sont explorés pour la prévision de séries temporelles, soulignant leur capacité à modéliser des séquences de données. Ce contenu détaille le fonctionnement de ces architectures et leurs applications pratiques dans le domaine de l'intelligence artificielle.

neural networks forecasting deep learning machine learning

CASEDEV.to AI·28/04/2026

Case Study: How Cepoch Built an AI-Powered Demand Management System for a Retail Client in Chicago

Cette étude de cas de Cepoch détaille la création d'un système de gestion de la demande alimenté par l'IA pour un client de détail à Chicago, résolvant les problèmes de prévisions inexactes et de gestion des stocks. La solution a utilisé l'apprentissage automatique, les agents IA et l'automatisation intelligente pour optimiser les opérations du client.

forecasting Demand Management AI retail

RESEARCHarXiv CS.LG·08/05/2026

Horizon-Constrained Rashomon Sets for Chaotic Forecasting

Cette recherche introduit les ensembles de Rashomon contraints par l'horizon, un cadre théorique reliant la multiplicité prédictive et la dynamique chaotique en apprentissage automatique. Elle démontre comment la multiplicité des modèles évolue avec l'horizon de prédiction dans les systèmes chaotiques, prouvant la contraction exponentielle de l'ensemble de Rashomon effectif avec le temps d'avance.

forecasting machine learning chaotic dynamics Rashomon sets

RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 8j

Unicorn: Scaling High-Dimensional Time Series Forecasting via Universal Correlation Modeling

Unicorn est un nouveau framework pour la prévision évolutive des séries temporelles de haute dimension, comblant le fossé entre les modèles existants en apprenant des motifs d'interaction universels. Il utilise un carnet de codes de prototypes latents, surpassant les architectures de pointe, surtout dans les scénarios de transfert à faible nombre d'exemples.

forecasting pretraining deep learning machine learning

RESEARCHarXiv CS.LG·il y a 14j

Algometrics: Forecasting Under Algorithmic Feedback

Cet article introduit l'algométrie, un cadre pour les séries temporelles dont l'évolution dépend des algorithmes prédictifs qui les prévoient. Il distingue le risque historique du risque de déploiement, prouvant que le risque de déploiement n'est pas identifiable uniquement à partir de données historiques passives et que les classements de modèles historiques peuvent s'inverser en cas de surcharge.

forecasting feedback loops algorithmic markets predictive models

ARTICLEDEV.to AI·24/04/2026

From Forecast to Fulfillment: Aligning AI Yield Forecasts with Market Reality

Les petits producteurs agricoles perdent des bénéfices à cause de déséquilibres entre récoltes et ventes. L'automatisation efficace, utilisant les prévisions de rendement de l'IA et les données de vente, peut prévenir le gaspillage et maximiser les revenus en alignant la production sur la demande du marché.

AI applications agriculture forecasting Small business

RESEARCHarXiv CS.AI·30/04/2026

Evaluating Strategic Reasoning in Forecasting Agents

Ce contenu évalue les capacités de raisonnement stratégique des agents de prévision. Il explore les méthodologies et les découvertes liées à la manière dont les systèmes d'IA effectuent des prévisions stratégiques.

forecasting evaluation Agent systems AI

RESEARCHarXiv CS.LG·30/04/2026

Observable Neural ODEs for Identifiable Causal Forecasting in Continuous Time

Cette recherche aborde les défis de l'inférence causale en temps continu dus aux facteurs de confusion cachés, démontrant que l'observabilité de la dynamique latente est cruciale pour identifier les effets de traitement dynamiques. Elle propose les Observable Neural ODEs (ObsNODEs), un modèle novateur pour la prévision causale qui apprend des dynamiques continues reconstructibles.

forecasting continuous-time models causal inference neural ODEs

ARTICLEDEV.to AI·19/04/2026

Beyond the Spreadsheet: Choosing AI Tools That Work for Boat Mechanics

Cet article explique comment les mécaniciens de bateaux indépendants peuvent choisir des logiciels de gestion d'atelier améliorés par l'IA. Il souligne l'importance d'outils offrant une intelligence prédictive pour l'inventaire, la planification et l'optimisation des flux de trésorerie, au-delà de la simple automatisation.

forecasting field service management AI tools scheduling

DOCDEV.to AI·21/04/2026

From Plan to Prediction: AI for Your Weekly Harvest Forecast

Ce contenu explique comment l'IA peut aider les petits producteurs à gérer les rendements imprévisibles grâce à des prévisions de récolte hebdomadaires. Il utilise une boucle de rétroaction des données, combinant les plans de plantation, les récoltes réelles et les données météorologiques pour affiner les prévisions et optimiser la gestion agricole.

agriculture forecasting data-driven AI

ARTICLEDEV.to AI·20/04/2026

Monte Carlo Simulation in 5 Minutes: From Zero to Confidence Intervals in One API Call

Cet article explique la simulation de Monte Carlo comme une technique puissante pour quantifier l'incertitude dans les prévisions, telles que les objectifs de revenus ou les rendements de portefeuille. Au lieu d'une estimation unique, elle simule des milliers de futurs possibles pour révéler la probabilité de divers résultats.

forecasting data science risk assessment simulation

ARTICLEOpenAI Blog·10/04/2026

ChatGPT for finance teams

Ce contenu explique comment les équipes financières peuvent utiliser ChatGPT pour rationaliser les rapports, analyser les données et améliorer les prévisions. Il explore également comment l'outil peut affiner la communication claire des insights.

forecasting Finance ChatGPT Reporting

DOCDEV.to AI·il y a 25j

Understanding Intelligent Forecasting in E-commerce

Ce guide pour débutants explique la prévision intelligente comme une capacité cruciale pour les organisations de vente au détail afin d'optimiser les stocks et d'améliorer la satisfaction client. Elle utilise des algorithmes et des techniques d'apprentissage automatique pour analyser les données historiques et prédire les modèles de demande futurs, allant au-delà des méthodes traditionnelles.

forecasting machine learning Data Analysis e-commerce

ARTICLEDEV.to AI·19/04/2026

Prediction markets are the only honest form of writing I've found

L'auteur affirme que les marchés de prédiction représentent la forme d'« écriture » la plus honnête car ils imposent une responsabilité financière immédiate en cas d'erreur, contrairement aux essais. Cette « mise en jeu » de l'argent rend les convictions plus précises et falsifiables, agissant comme une comptabilité brutale et externe de la vérité.

Prediction Markets forecasting Decision Making incentives