Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
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Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
Unlock the potential of time series data with deep learning expertise using PyTorch and Python.
Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
Artikelnr.: 108807314

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  • Build real-world Artificial Intelligence applications with Time Series data and Deep LearningTake your deep learning skills to the next level by mastering PyTorch with tens of Python recipesSolve forecasting problems and predict the future using advanced neural network architectures in PyTorchKey FeaturesLearn how to train accurate forecasting model using neural networks and real-world time seriesBuild advanced deep neural network architectures using PyTorchTackle several time series tasks, such as forecasting, classification, hierarchical forecasting, and anomaly detectionBook DescriptionMany real-world systems are captured through the lens of time series. The analysis and forecasting of time series has thus become a key aspect of several organizations. Deep learning is the hottest Artificial Intelligence technology. It leverages large amounts of data to build intricate and accurate forecasting models.This book is a comprehensive cookbook that guides you through the development of deep learning models for time series data using PyTorch. We start from the basic concepts behind time series analysis and the PyTorch framework. Then, we dive into the details of several time series problems, including forecasting, classification, anomaly detection, and hierarchical time series forecasting. You'll learn how to tackle these tasks with a set of code recipes.By the end of this book, you'll have a solid understanding of time series data problems and how to tackle them using deep learning based on PyTorch.What you will learnUnderstand main time series analysis concepts and how to apply them using pandasLearn about PyTorch and how to use it to build deep learning modelsExplore how to transform a time series for training transformers and other advanced deep neural networksUnderstand how to deal with various time series characteristics, such as trend, seasonality, or non-constant varianceTackle different kinds of forecasting problems, involving univariate, multivariate, or hierarchical time seriesUnderstand how to apply residual and convolutional neural networks for time series classification problemsLearn how to solve time series anomaly detection problems using auto-encoders and Generative Adversarial NetworksWho This Book Is ForIf you are a machine learning enthusiast or someone who wants to learn more about building forecasting applications using deep learning, this book is for you. In order to learn from this book, you should have basic knowledge of Python and machine learning.Table of ContentsGetting Started with Time SeriesGetting Started with kerasUnivariate Time Series ForecastingAdvanced Forecasting ProblemsAdvanced Deep Learning Architectures for Time Series ForecastingProbabilistic Time Series ForecastingDeep Learning for Time Series ClassificationDeep Learning for Time Series Anomaly Detection
Publisher Packt Publishing
Publication date 29 Mar. 2024
Language English
Print length 304 pages
ISBN-10 1805129236
ISBN-13 978-1805129233
Item weight 476 g
Dimensions 19.05 x 1.57 x 23.5 cm

PRODUKTBESCHREIBUNG

Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection

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    Antworten: Ja, bei Ubuy Germany können Sie dieses Produkt zu einem angemessenen Preis kaufen.. Das Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch ist lokal nicht verfügbar, aber Sie können uns unseren Expressversandservice anvertrauen.
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Higher Education Editorial Review

Deep Learning For Time Series Cookbook: Use PyTorch And Python Recipes For Forecasting, Classification, And Anomaly Detection offers practical applications and recipes for utilizing deep learning techniques effectively in time series analysis. The book, published by Packt Publishing, features 304 pages of insightful content, scheduled for release on 29 Mar. 2024, making it a timely addition for enthusiasts and professionals alike. Readers will appreciate the clear layout and accessible language, as it covers essential topics like forecasting and classification using PyTorch and Python. This makes it suitable for both beginners and advanced practitioners looking to enhance their skills in anomaly detection and other critical areas of time series data processing.

Kundenbewertungen

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Vorteile

  • Comprehensive recipes for hands-on learning
  • Covers key topics like anomaly detection
  • Accessible language for all skill levels
  • Structured layout enhances learning experience
  • Focus on practical applications with PyTorch

Nachteile

  • Some users may find it too technical at times

Produktpreisverlauf

Wichtige Information

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€ 63

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  • Master time series analysis and modeling with deep learning.
  • Utilize PyTorch to build advanced deep neural networks.
  • Learn practical solutions for forecasting, classification, and anomaly detection.
  • Includes free PDF eBook with purchase of print or Kindle version.
  • Gain hands-on experience through easy-to-follow code recipes.
  • Ideal for machine learning enthusiasts with basic Python knowledge.

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