• Livres
  • IA et ML
  • Réseaux neuronaux
  • Deep Learning pour les séries temporelles : Utilisez des recettes PyTorch et Python pour la prévision, la classification et la détection d'anomalies
Deep Learning pour les séries temporelles : Utilisez des recettes PyTorch et Python pour la prévision, la classification et la détection d'anomalies
A

Deep Learning pour les séries temporelles : Utilisez des recettes PyTorch et Python pour la prévision, la classification et la détection d'anomalies

Réseaux neuronaux
PyTorch Python time series deep learning forecasting classification anomaly detection
Auteur
Vitor Cerqueira, Luís Roque
Éditeur
Packt Publishing
Année
2024
Langue
Anglais
54
Évaluer ce livre

Pour lire le livre, se connecter / s'inscrire

Aperçu du fragment

Livres similaires

Pandas Cookbook. Troisième édition. Recettes pratiques pour le calcul scientifique, les séries temporelles et l'analyse exploratoire des données avec Python.

Pandas Cookbook. Troisième édition. Recettes pratiques pour le calcul scientifique, les séries temporelles et l'analyse exploratoire des données avec Python.

William Ayd, Matthew Harrison

Java Deep Learning Cookbook : Entraînez des réseaux neuronaux pour la classification, le NLP et l'apprentissage par renforcement avec Deeplearning4j

Java Deep Learning Cookbook : Entraînez des réseaux neuronaux pour la classification, le NLP et l'apprentissage par renforcement avec Deeplearning4j

Rahul Raj

Prévision de séries temporelles avec l'IA générative : exploiter l'IA pour des prévisions de précision

Prévision de séries temporelles avec l'IA générative : exploiter l'IA pour des prévisions de précision

Banglore Vijay Kumar Vishwas, Sri Ram Macharla

Prévision de séries temporelles en Python

Prévision de séries temporelles en Python

Marco Peixeiro

Python pour la Cybersécurité : Recueil de Recettes - Plus de 80 recettes pratiques pour détecter, défendre et répondre aux menaces cybernétiques

Python pour la Cybersécurité : Recueil de Recettes - Plus de 80 recettes pratiques pour détecter, défendre et répondre aux menaces cybernétiques

Nishant Krishna

Livre de recettes pour l'analyse exploratoire des données avec Python : Plus de 50 recettes pour analyser, visualiser et extraire des informations de données structurées et non structurées

Livre de recettes pour l'analyse exploratoire des données avec Python : Plus de 50 recettes pour analyser, visualiser et extraire des informations de données structurées et non structurées

Ayodele Oluleye

Deep Learning avec PyTorch Étape par Étape : Un Guide pour Débutants

Deep Learning avec PyTorch Étape par Étape : Un Guide pour Débutants

Daniel Voigt Godoy

Deep Learning avec PyTorch, Deuxième Édition : Formation et Application des Modèles de Deep Learning et d'IA Générative

Deep Learning avec PyTorch, Deuxième Édition : Formation et Application des Modèles de Deep Learning et d'IA Générative

Howard Huang, Eli Stevens, Luca Antiga, Thomas Viehmann

Développement de modèles de prévision de séries temporelles avec l'intelligence artificielle générative

Développement de modèles de prévision de séries temporelles avec l'intelligence artificielle générative

Juan Morales-Garcia, Antonio Llanes, Francisco Arcas-Tunez, Fernando Terroso-Saenz

Prévision de séries temporelles avec des modèles de fondation

Prévision de séries temporelles avec des modèles de fondation

Marco Peixeiro