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アナリストは、販売データの時間的依存性を考慮するために自己回帰的なモデルを選んだ。
その言語モデルは、前のトークンから各トークンを予測しながら、自己回帰的にテキストを生成します。
モデルの性能を評価するため、チームはセンサーの測定値の自己回帰性を分析した。
気候学者は、自己回帰過程が気温データの季節的なパターンを捉えることができると説明した。
その研究論文は、いくつかの経済指標にわたって異なる自己回帰モデルの予測精度を比較した。
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