🌎 Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection (2024)

❔ Чему вы научитесь:
🔵 готовить временные ряды: ресемплинг, пропуски, скользящие окна, масштабирование;
🔵 строить прогнозные модели на LSTM, GRU и свёрточных архитектурах в PyTorch;
🔵 работать с многомерными рядами и внешними признаками;
🔵 решать задачи классификации последовательностей и детекции аномалий;
🔵 корректно валидировать модели во времени, без утечки будущего в обучение;
🔵 подбирать гиперпараметры и сравнивать результат с классическими бейзлайнами.

"Deep Learning for Time Series Cookbook" — формат рецептов: каждая задача разбирается отдельным блоком с готовым кодом на PyTorch. Рассчитана на аналитиков и ML-инженеров, знакомых с Python и основами нейросетей, но не работавших с временными рядами. Отдельная ценность — акцент на подготовке данных и схеме валидации, где на рядах чаще всего и ломаются модели.

🗄 Скачать курс

Backender