Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
Idioma: inglés
Editorial: Packt Publishing, 2024
- Tapa blanda
- Usado
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- Título
- Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
- Autor
- Cerqueira, Vitor
- Editorial
- Packt Publishing
- Año de publicación
- 2024
- Estado
- As New
- Encuadernación
- Encuadernación de tapa blanda
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 1805129236
- ISBN 13
- 9781805129233
Build real-world Artificial Intelligence applications with Time Series data and Deep Learning
Take your deep learning skills to the next level by mastering PyTorch with tens of Python recipes
Solve forecasting problems and predict the future using advanced neural network architectures in PyTorch
Key Features
- Learn how to train accurate forecasting model using neural networks and real-world time series
- Build advanced deep neural network architectures using PyTorch
- Tackle several time series tasks, such as forecasting, classification, hierarchical forecasting, and anomaly detection
Book Description
Many 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 learn
- Understand main time series analysis concepts and how to apply them using pandas
- Learn about PyTorch and how to use it to build deep learning models
- Explore how to transform a time series for training transformers and other advanced deep neural networks
- Understand how to deal with various time series characteristics, such as trend, seasonality, or non-constant variance
- Tackle different kinds of forecasting problems, involving univariate, multivariate, or hierarchical time series
- Understand how to apply residual and convolutional neural networks for time series classification problems
- Learn how to solve time series anomaly detection problems using auto-encoders and Generative Adversarial Networks
Who This Book Is For
If 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 Contents
- Getting Started with Time Series
- Getting Started with keras
- Univariate Time Series Forecasting
- Advanced Forecasting Problems
- Advanced Deep Learning Architectures for Time Series Forecasting
- Probabilistic Time Series Forecasting
- Deep Learning for Time Series Classification
- Deep Learning for Time Series Anomaly Detection
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Luís Roque, is the Founder and Partner of ZAAI, a company focused on AI product development, consultancy, and investment in AI startups. He also serves as the Vice President of Data & AI at Marley Spoon, leading teams across data science, data analytics, data product, data engineering, machine learning operations, and platforms. In addition, he holds the position of AI Advisor at CableLabs, where he contributes to integrating the broadband industry with AI technologies. Luís is also a Ph.D. Researcher in AI at the University of Porto's AI&CS lab and oversees the Data Science Master's program at Nuclio Digital School in Barcelona. Previously, he co-founded HUUB, where he served as CEO until its acquisition by Maersk.
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Condiciones de venta
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Registration #: 52-1713923
Authorized representative: Danielle Hainsey
Derecho al desistimiento
Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona física que actúe con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesión.
Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
Deberá devolver los bienes o entregarlos a GreatBookPrices, Bensenville, Illinois, U.S.A., sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo máximo de 14 días a partir del día en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercancía antes de que venza el periodo de 14 días. Tendrá que asumir los gastos directos de devolución de los bienes. Usted solo es responsable de la disminución del valor de los bienes como resultado de una manipulación distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las características y el funcionamiento de los bienes.
Excepciones al derecho de desistimiento
El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:
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