2.1 時系列データの特性 2.1.1 自己相関と偏自己相関 2.1.2 共和分 2.1.3 相互相関 2.1.4 定常性 2.1.5 トレンドと季節性 2.1.6 データセットの準備 2.2 さまざまな応用領域における時系列モデリング 2.3 時系列データのトークン化 2.4 Chronos:時系列の言語を学習する 2.4.1 Chronosのファインチューニング 2.5 PatchTST:1本の時系列は64語に値する 2.5.1 IBMの過去株価に対するPatchTSTのファインチューニング 2.6 TimesFM:デコーダ専用の時系列基盤モデル 2.6.1 TimesFMのファインチューニング 2.7 自己教師あり異常検知のためのAnomalyBERT 2.8 まとめ