<h1>Harmonische Datensatz‑Distillation revolutioniert Zeitreihenprognosen</h1> <p>Die Vorhersage von Zeitreihen steht heute vor enormen Rechen- und Speicheraufwand, weil reale Datensätze immer größer werden. Dataset‑Distillation (DD) bietet eine Lösung, indem sie einen kompakten Datensatz erzeugt, der das Training genauso gut wie das Original ermöglicht. Traditionelle DD‑Ansätze sind jedoch für Zeitreihen nicht optimiert, leiden unter architektonischem Overfitting und skaliert schlecht.</p> <p>Um diese Prob