Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
ապրանք#: 108807314

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

ապրանք#: 108807314

AMD 28056

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from ՄԹ

Պահեստում
ՄԹ Ներմուծվել է UK խանութից

QTY:

Պատվիրի`ր հիմա և ստացի`ր Շաբաթ, Հոկտեմբեր 24
Our Top Logistics Partners
  • fedex
  • dhl
Ցուցադրել Ավելին
fast shipping

Fast
Shipping

free return

Free
Return*

secure packaging

Secure Packaging

100% original products

100% Original Products

pci-dss

PCI DSS Compliance

iso certified

ISO 27001 Certified


paypal payment
visa payment
mastercard payment
qiwi wallet payment

Ապրանքի մանրամասերը

Shop Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection online at a best price in Armenia. 1805129236
  • 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

ԱՊՐԱՆՔՆԵՐԻ ՆԿԱՐԱԳՐՈՒԹՅՈՒՆ

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

Ունե՞ք հարցեր: Զրուցեք մեզ հետ

Հաճախորդների հարցեր և պատասխաններ

  • Հարց: Ինչպե՞ս գնել Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch առցանց Ubuy-ից:

    Պատասխան: Հեշտ է Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch առցանց գնումներ կատարել Ubuy-ից:. Դուք պարզապես պետք է որոնեք ապրանքը, ընտրեք ձեր առաքման եղանակը ստուգելիս և առաքեք այն ձեր գտնվելու վայր:
  • Հարց: Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch-ը հասանելի է Armenia-ով առցանց գնումներ կատարելու համար:

    Պատասխան: Այո, Ubuy Armenia-ում այս ապրանքը հասանելի է ձեզ մատչելի գնով գնումներ կատարելու համար:. Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch-ը հասանելի չէ տեղում, բայց դուք կարող եք վստահել մեզ մեր էքսպրես առաքման ծառայությունները:
  • Հարց: Որքա՞ն ժամանակ է պահանջվում պատվերը տեղադրելուց հետո ապրանք ստանալու համար:

    Պատասխան: Ձեր պատվիրած ապրանքի առաքման ժամանակը տատանվում է՝ կախված ձեր պատվիրածից և ձեր ընտրած առաքման եղանակից:. Առաքման գնահատված ժամանակը նշվում է վճարումների ժամանակ, այնպես որ անհոգ եղեք գնումներ կատարելիս:

Higher Education Editorial Review

Խմբագրական ակնարկներ չեն գտնվել

Customer Reviews & Ratings

3.8
11 Հաճախորդների գնահատումներ
  • 5 սստղ
    57%
  • 4 սստղ
    12%
  • 3 սստղ
    0%
  • 2 սստղ
    20%
  • 1 սստղ
    11%

Վերանայել այս ապրանքը

Կիսվեք մտքերով այլ հաճախորդների հետ

Product Price History

Կարևոր տեղեկատվություն

  • Սահմանափակումներ։ Միջազգային առաքման ենթակա ապրանքների երաշխիքը կարող է չգործել առաքվող երկրում, արտադրողի սպասարկման ծառայությունները կարող են անհասանելի լինել տվյալ երկրում, արտադրանքի ձեռնարկները, հրահանգները և անվտանգության նախազգուշացումները կարող են չլինել առաքվող երկրի լեզվով. ապրանքները (և ուղեկցող նյութերը) կարող են նախագծված չլինել առաքվող երկրի չափանիշներին, տեխնիկական պայմաններին և պիտակավորման պահանջներին համապատասխան. և արտադրանքը կարող է չհամապատասխանել տվյալ երկրի լարման և էլեկտրական այլ չափանիշներին (անհրաժեշտության դեպքում պահանջվում է ադապտեր կամ փոխարկիչ): Ստացողը պատասխանատու է երաշխավորելու, որ ապրանքը կարող է օրինական կերպով ներմուծվել տվյալ երկիր: Երբ պատվեր եք կատարում Ubuy-ից կամ նրա դուստր ձեռնարկություններից, ներմուծողն է պատասխանատու թղթաբանության համար և պետք է հոգա, որ այն համապատասխանի առաքվող երկրի բոլոր օրենքներին և կանոններին:
  • Ubuy-ում նշված ոչ բոլոր ապրանքներն են վաճառվում, քանի որ Ubuy-ը գլոբալ որոնման համակարգ է: Ապրանքները ենթակա են արտահանման/առևտրի կանոնակարգերի: