Справочник по глубокому обучению для временных рядов

Большинство организаций демонстрируют зависящую от времени структуру своих процессов, включая такие области, как финансы. Используя анализ временных рядов и прогнозирование, эти организации могут принимать обоснованные решения и оптимизировать свою производительность. Точные прогнозы помогают снизить неопределенность и обеспечить лучшее планирование операций. В отличие от традиционных подходов к прогнозированию, глубокое обучение может обрабатывать большие объемы данных и помогать выводить сложные закономерности. Несмотря на растущую актуальность, для получения максимальной отдачи от глубокого обучения требуется обширная техническая книга, которая поможет вам применить глубокое обучение к данным временных рядов с помощью простых в использовании рецептов кода. Вы рассмотрите проблемы временных рядов, такие как прогнозирование, обнаружение аномалий и классификация. Эта книга по глубокому обучению также покажет вам, как решать эти проблемы, используя различные архитектуры глубоких нейронных сетей, включая сверточные нейронные сети (CNN) или преобразователи. По мере продвижения вы будете использовать PyTorch, популярную среду глубокого обучения, основанную на Python, для создания готовых к использованию прогнозов. В конце этой книги вы узнаете, как решать различные задачи временных рядов с помощью глубокого обучения с использованием экосистемы PyTorch.

ПРИМЕЧАНИЕ: КНИГА В ЦИФРОВОЙ ФОРМЕ.

После покупки продукт будет доступен для загрузки в вашей учетной записи Allegro, кроме того, на электронную почту будет отправлено письмо с ссылку для скачивания файлов (пожалуйста, проверьте папку «Спам»).

Чтобы скачать электронную книгу, войдите на сайт Allegro, перейдите на страницу заказа «Мои покупки», а затем выберите верхнее меню:

"Покупки" -> "Электронные книги" -> "Моя полка".

Каждая электронная книга защищена индивидуальным водяным знаком, содержащим данные покупателя. предоставляется на Allegro.

Электронная книга будет доступна после получения оплаты через нашу систему.