연구진은 의료 신호 분석, 산업 모니터링 등 시계열 분류 문제를 해결하기 위해 MASHT 파이프라인을 제안했어요. MASHT는 MultiRocket과 Hydra 특징을 활용해 사전 학습된 테이블 기반 모델을 통해 시계열 분류를 수행해요.
MASHT는 기존 방식과 달리 특정 작업에 대한 모델 훈련 없이 특징 추출과 직접 추론만으로 작동하며, 단일 변수 작업에서 최고 성능을 능가했어요.
다중 변수 데이터셋에서도 MASHT는 강력한 참조 방법과 경쟁력 있는 성능을 보여줘요.