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
Numéro d'article: 142719936

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Ce qui se démarque

Practical Recipes
Offers hands-on PyTorch and Python recipes, providing readers with real-world applications for tackling forecasting, classification, and anomaly detection challenges in time series data.
Expert Guidance
Written by industry experts, this book combines theoretical foundations with practical insights, enabling readers to effectively implement deep learning techniques for enhanced predictive performance.
Comprehensive Coverage
Covers a wide array of time series applications, making it suitable for data scientists and machine learning engineers seeking to deepen their understanding of deep learning in diverse contexts.

Détails du produit

Shop Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting classification and anomaly detection online at a best price in Haiti. 1805129236
Herausgeber Packt Publishing
Erscheinungstermin 29. Mu00e4rz 2024
Sprache Englisch
Seitenzahl der Print-Ausgabe 304 Seiten
ISBN-10 1805129236
ISBN-13 978-1805129233
Abmessungen 19.05 x 1.57 x 23.5 cm

À qui est-ce destiné ?

Suitable For
  • Data Scientists

    Ideal for data scientists seeking practical recipes for implementing deep learning in time series analysis using PyTorch.

  • Machine Learning Enthusiasts

    Perfect for those eager to learn about time series forecasting, classification, and anomaly detection with hands-on approaches.

  • Python Developers

    Great for Python developers looking to enhance their skills by applying deep learning techniques in time series data.

Not Suitable For
  • Beginners in AI

    Not suitable for absolute beginners as it assumes prior knowledge of machine learning and programming in Python.

DESCRIPTION DU PRODUIT

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

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Questions et réponses des clients

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Englisch Ausgabe von Vitor Cerqueira (Autor) Editorial Review

Deep Learning For Time Series Cookbook: Use PyTorch And Python Recipes For Forecasting Classification And Anomaly Detection provides a structured approach to understanding time series analysis. With 304 pages of content, it is designed to elevate readers from basic to complex concepts, focusing on practical application with state-of-the-art models like N-BEATS and Temporal Fusion Transformers. Many users find the book invaluable for its clear examples and organized code repositories, making it suitable for those with prior experience in PyTorch looking to enhance their time series project skills. It bridges fundamental concepts with advanced techniques, encouraging readers to tackle real forecasting challenges with confidence.

Avis et évaluations clients

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1 évaluations des clients
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Avantages

  • Comprehensive overview of time series forecasting
  • Well-structured with increasing complexity
  • Clear examples and organized code repository
  • State-of-the-art models included
  • Great for experienced PyTorch users

Les inconvénients

  • Not suitable for complete beginners

Historique des prix du produit

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