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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Modern Time Series Forecasting with Python: Explore industry-ready time series forecasting using modern machine learning and deep learning
Editor: Packt Publishing
Fecha de publicaci�n: 2022
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 1803246804
ISBN 13: 9781803246802
Encuadernaci�n: paperback
Estado: Good

Acerca de

Sinopsis

Build real-world time series forecasting systems which scale to millions of time series by applying modern machine learning and deep learning concepts

Key Features

Explore industry-tested machine learning techniques used to forecast millions of time series
Get started with the revolutionary paradigm of global forecasting models
Get to grips with new concepts by applying them to real-world datasets of energy forecasting

Book Description

We live in a serendipitous era where the explosion in the quantum of data collected and a renewed interest in data-driven techniques such as machine learning (ML), has changed the landscape of analytics, and with it, time series forecasting. This book, filled with industry-tested tips and tricks, takes you beyond commonly used classical statistical methods such as ARIMA and introduces to you the latest techniques from the world of ML.

This is a comprehensive guide to analyzing, visualizing, and creating state-of-the-art forecasting systems, complete with common topics such as ML and deep learning (DL) as well as rarely touched-upon topics such as global forecasting models, cross-validation strategies, and forecast metrics. You’ll begin by exploring the basics of data handling, data visualization, and classical statistical methods before moving on to ML and DL models for time series forecasting. This book takes you on a hands-on journey in which you’ll develop state-of-the-art ML (linear regression to gradient-boosted trees) and DL (feed-forward neural networks, LSTMs, and transformers) models on a real-world dataset along with exploring practical topics such as interpretability.

By the end of this book, you’ll be able to build world-class time series forecasting systems and tackle problems in the real world.

What you will learn

Find out how to manipulate and visualize time series data like a pro
Set strong baselines with popular models such as ARIMA
Discover how time series forecasting can be cast as regression
Engineer features for machine learning models for forecasting
Explore the exciting world of ensembling and stacking models
Get to grips with the global forecasting paradigm
Understand and apply state-of-the-art DL models such as N-BEATS and Autoformer
Explore multi-step forecasting and cross-validation strategies

Who this book is for

The book is for data scientists, data analysts, machine learning engineers, and Python developers who want to build industry-ready time series models. Since the book explains most concepts from the ground up, basic proficiency in Python is all you need. Prior understanding of machine learning or forecasting will help speed up your learning. For experienced machine learning and forecasting practitioners, this book has a lot to offer in terms of advanced techniques and traversing the latest research frontiers in time series forecasting.

Introducing Time Series
Acquiring and Processing Time Series Data
Analyzing and Visualizing Time Series Data
Setting a Strong Baseline Forecast
Time Series Forecasting as Regression
Feature Engineering for Time Series Forecasting
Target Transformations for Time Series Forecasting
Forecasting Time Series with Machine Learning Models
Ensembling and Stacking
Global Forecasting Models
Introduction to Deep Learning
Building Blocks of Deep Learning for Time Series
Common Modeling Patterns for Time Series
Attention and Transformers for Time Series
Strategies for Global Deep Learning Forecasting Models

(N.B. Please use the Look Inside option to see further chapters)

Acerca del autor

Manu Joseph is a self-made data scientist with more than a decade of experience working with many Fortune 500 companies enabling digital and AI transformations, specifically in machine learning-based demand forecasting. He is considered an expert, thought leader, and strong voice in the world of time series forecasting. Currently, Manu leads applied research at Thoucentric, where he advances research by bringing cutting-edge AI technologies to the industry. He is also an active open-source contributor and developed an open-source library-PyTorch Tabular-which makes deep learning for tabular data easy and accessible. Originally from Thiruvananthapuram, India, Manu currently resides in Bengaluru, India, with his wife and son

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Descripci�n de la librer�a

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Condiciones de venta y env�o

Condiciones de venta

Derecho a cancelaci�n

Si eres un consumidor puedes cancelar el presente contrato de acuerdo con lo indicado a continuaci�n. Son consumidores las personas f�sicas que act�en con un prop�sito ajeno a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Documento de informaci�n al consumidor y usuario sobre el desistimiento

Derecho de desistimiento:

Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a HPB-Red, 5803 E. Northwest Hwy., 75231, Dallas, Texas, U.S.A., +1 214-819-9556, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a HPB-Red, 3860 La Reunion Pkwy., 75212, Dallas, Texas, U.S.A., +1 214-819-9556, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

(S�lo debe cumplimentar y enviar el presente formulario si desea desistir del contrato)

A la atenci�n de: (HPB-Red, 5803 E. Northwest Hwy., 75231, Dallas, Texas, U.S.A., +1 214-819-9556)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

Nombre del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Domicilio del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

Firma del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios (solo si el presente formulario se presenta en papel):

Fecha:

* Eliminar en su caso

Condiciones de env�o

Tarifas de env�o en Estados Unidos de America

Tarifas de env�o en Estados Unidos de America
Cantidad del pedido	De 4 a 14 d�as h�biles	De 2 a 6 d�as h�biles
Primer art�culo	EUR 3.25	EUR 6.07

Los plazos de entrega los establecen los vendedores y var�an seg�n el transportista y la ubicaci�n. Los pedidos que pasan por la aduana pueden sufrir retrasos y los compradores son responsables de los aranceles o tarifas asociadas. Los vendedores pueden ponerse en contacto con usted en relaci�n con cargos adicionales para cubrir cualquier aumento en los costes de env�o de los art�culos.