Lær hvordan du håndterer tidsserie-data og modellerer det ved hjelp av dype læringsmetoder. Denne boken er ideell for deg som ønsker å ta ferdighetene dine til neste nivå ved å mestre PyTorch gjennom ulike Python-oppskrifter. Boken gir deg en solid forståelse av grunnleggende analyser av tidsserier, og hvordan disse dataene kan modelleres ved hjelp av dyp læring. Dykk inn i fremtiden med avanserte dype nevrale nettverk og oppdag hvordan du kan løse komplekse tidsserieproblemer, enten det er for å forutsi fremtidige trender, klassifisere mønstre eller oppdage avvik. Ved å kjøpe den trykte utgaven eller Kindle-boken, får du også et gratis PDF-e-bok. Tidsavhengige prosesser er vanlig i mange organisasjoner, spesielt innen finans. Ved å bruke tidsserieanalyse og prognoser kan disse organisasjonene ta informerte beslutninger og optimalisere ytelsen sin. Nøyaktige prognoser bidrar til å redusere usikkerhet og muliggjør bedre planlegging av driften. I motsetning til tradisjonelle tilnærminger til prognoser, kan dyp læring håndtere store mengder data effektivt.
