Последние темы автора:
- [Татьяна Сахарчук] Онлайн клуб Школы движения. Восстановление здоровья- PRO Печень (2023)
- [Александр Пуминов] Денежный Авито (2023)
- [Udemy] Дмитрий Катаев - Курс «Вакуумный массаж баночками» (2023)
- [GoodMaster] Артем Барановский - Видеоинструкция: имитация плитки (2023)
- [Алена Поликарпова] Набор кистей для Procreate + холсты в подарок. Procreate Time of Magic (2023)
[Marco Peixeiro] Прогнозирование временных рядов в Python (2022)
В Video Editions рассказчик читает книгу, в то время как содержание, рисунки, списки кодов, диаграммы и текст появляются на экране. Как аудиокнига, которую можно посмотреть и в виде видео.
Создавайте прогностические модели на основе временных закономерностей в ваших данных. Осваивайте статистические модели, включая новые подходы глубокого обучения для прогнозирования временных рядов.
В разделе «Прогнозирование временных рядов в Python » вы узнаете, как:
О технологии
Вы можете предсказывать будущее — с небольшой помощью Python, глубокого обучения и данных временных рядов! Прогнозирование временных рядов — это метод моделирования данных, ориентированных на время, для определения предстоящих событий. Новые библиотеки Python и мощные инструменты глубокого обучения делают точные прогнозы временных рядов проще, чем когда-либо прежде.
О книге
«Прогнозирование временных рядов в Python» научит вас, как получать немедленные и содержательные прогнозы на основе данных, основанных на времени, таких как журналы, аналитика клиентов и другие потоки событий. В этой доступной книге вы изучите статистические методы и методы глубокого обучения для прогнозирования временных рядов, полностью продемонстрированные с помощью аннотированного кода Python. Развивайте свои навыки с помощью таких проектов, как предсказание будущего объема рецептов на лекарства, и вскоре вы будете готовы строить свои собственные точные и проницательные прогнозы.
Что внутри
Подробнее:
[Marco Peixeiro] Прогнозирование временных рядов в Python (2022) - Описание курса
В Video Editions рассказчик читает книгу, в то время как содержание, рисунки, списки кодов, диаграммы и текст появляются на экране. Как аудиокнига, которую можно посмотреть и в виде видео.
Создавайте прогностические модели на основе временных закономерностей в ваших данных. Осваивайте статистические модели, включая новые подходы глубокого обучения для прогнозирования временных рядов.
В разделе «Прогнозирование временных рядов в Python » вы узнаете, как:
- Распознайте проблему прогнозирования временных рядов и создайте эффективную прогностическую модель
- Создание одномерных моделей прогнозирования, учитывающих сезонные эффекты и внешние переменные.
- Создавайте многомерные модели прогнозирования для одновременного прогнозирования множества временных рядов.
- Используйте большие наборы данных, используя глубокое обучение для прогнозирования временных рядов
- Автоматизируйте процесс прогнозирования
О технологии
Вы можете предсказывать будущее — с небольшой помощью Python, глубокого обучения и данных временных рядов! Прогнозирование временных рядов — это метод моделирования данных, ориентированных на время, для определения предстоящих событий. Новые библиотеки Python и мощные инструменты глубокого обучения делают точные прогнозы временных рядов проще, чем когда-либо прежде.
О книге
«Прогнозирование временных рядов в Python» научит вас, как получать немедленные и содержательные прогнозы на основе данных, основанных на времени, таких как журналы, аналитика клиентов и другие потоки событий. В этой доступной книге вы изучите статистические методы и методы глубокого обучения для прогнозирования временных рядов, полностью продемонстрированные с помощью аннотированного кода Python. Развивайте свои навыки с помощью таких проектов, как предсказание будущего объема рецептов на лекарства, и вскоре вы будете готовы строить свои собственные точные и проницательные прогнозы.
Что внутри
- Создайте модели для сезонных эффектов и внешних переменных
- Многомерные модели прогнозирования для предсказания нескольких временных рядов
- Глубокое обучение для больших наборов данных
- Автоматизируйте процесс прогнозирования
Подробнее:
Для просмотра ссылок пройдите регистрацию
Скачать курс - [Marco Peixeiro] Прогнозирование временных рядов в Python (2022)
Вы должны Войти на форум чтобы увидеть контент.