[EN]AutoBNN：用组合贝叶斯神经网络实现自动化概率时间序列预测
Google 发布了开源工具 AutoBNN，将传统概率模型的可解释性与神经网络的可扩展性相结合，自动发现时间序列预测模型，并提供高质量的置信区间。
时间序列预测
[EN] AutoBNN：用组合贝叶斯神经网络实现可解释的概率时间序列预测
Google Research 发布了开源工具 AutoBNN，它结合了传统概率模型的可解释性与神经网络的扩展性，能自动发现时间序列数据的组合核结构并提供高质量的不确定性估计。
[EN] AutoBNN：谷歌开源概率时间序列预测工具，结合贝叶斯神经网络与可解释性
谷歌推出开源工具AutoBNN，基于组合贝叶斯神经网络，自动发现可解释的时间序列预测模型，提供高质量的不确定性估计，并在大规模数据集上高效扩展。