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Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting classification and anomaly detection
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O que se Destaca
Practical Recipes
Offers hands-on PyTorch and Python recipes, providing readers with real-world applications for tackling forecasting, classification, and anomaly detection challenges in time series data.
Expert Guidance
Written by industry experts, this book combines theoretical foundations with practical insights, enabling readers to effectively implement deep learning techniques for enhanced predictive performance.
Comprehensive Coverage
Covers a wide array of time series applications, making it suitable for data scientists and machine learning engineers seeking to deepen their understanding of deep learning in diverse contexts.
Detalhes do produto
- 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 |
| Dimensions | 19.05 x 1.57 x 23.5 cm |
Quem Deverá Comprar?
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Ideal for data scientists seeking practical recipes for implementing deep learning in time series analysis using PyTorch.
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Machine Learning Enthusiasts
Perfect for those eager to learn about time series forecasting, classification, and anomaly detection with hands-on approaches.
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Python Developers
Great for Python developers looking to enhance their skills by applying deep learning techniques in time series data.
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Beginners in AI
Not suitable for absolute beginners as it assumes prior knowledge of machine learning and programming in Python.
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English edition Vitor Cerqueira Editorial Review
Deep Learning For Time Series Cookbook: Use PyTorch And Python Recipes For Forecasting Classification And Anomaly Detection provides a structured approach to understanding time series analysis. With 304 pages of content, it is designed to elevate readers from basic to complex concepts, focusing on practical application with state-of-the-art models like N-BEATS and Temporal Fusion Transformers. Many users find the book invaluable for its clear examples and organized code repositories, making it suitable for those with prior experience in PyTorch looking to enhance their time series project skills. It bridges fundamental concepts with advanced techniques, encouraging readers to tackle real forecasting challenges with confidence.
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Prós
- Comprehensive overview of time series forecasting
- Well-structured with increasing complexity
- Clear examples and organized code repository
- State-of-the-art models included
- Great for experienced PyTorch users
Contras
- Not suitable for complete beginners
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- Utilize PyTorch to build advanced deep neural networks.
- Learn practical solutions for forecasting, classification, and anomaly detection.
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- Ideal for machine learning enthusiasts with basic Python knowledge.
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