توقعات السلاسل الزمنية الحديثة مع بايثون: التعلم الآلي الجاهز للصناعة وتحليل السلاسل الزمنية للتعلم العميق مع PyTorch والباندا
هذا الدليل العملي العملي على تمكنك من بناء ونشر نماذج التنبؤ سلسلة زمنية قوية.
توقعات السلاسل الزمنية الحديثة مع بايثون: التعلم الآلي الجاهز للصناعة وتحليل السلاسل الزمنية للتعلم العميق مع PyTorch والباندا
منتج #: 104729386

توقعات السلاسل الزمنية الحديثة مع بايثون: التعلم الآلي الجاهز للصناعة وتحليل

منتج #: 104729386

SAR 291

Price Details

Excluding Shipping & Custom charges ( Shipping and custom charges will be calculated on checkout )

*All items will import from المملكة المتحدة

  • متوفر فى المخزون
    المملكة المتحدة مستورد من متجر UK

    كمية:

    اطلب الآن واحصل عليه حول الثلاثاء, اغسطس 04
    أفضل شركائنا اللوجستيين
    • fedex
    • dhl
    • aramex
    هذا الدليل العملي العملي على تمكنك من بناء ونشر نماذج التنبؤ سلسلة زمنية قوية.
    عرض المزيد
    buy now pay later

    اشتر الآن وادفع لاحقاً

    fast shipping

    شحن
    سريع

    free return

    استرجاع
    مجاني*

    تغليف أمن

    تغليف أمن

    منتجات أصلية %100

    منتجات أصلية %100

    pci-dss

    PCI DSS Compliance

    iso certified

    ISO 27001 Certified


    paypal payment
    visa payment
    mastercard payment
    tamara payment

    مايفيد

    تغطية شاملة
    يقدم هذا الكتاب استكشافًا متعمقًا لتقنيات التنبؤ بالسلاسل الزمنية، ودمج كل من أساليب التعلم الآلي والتعلم العميق باستخدام PyTorch وpandas، لتلبية احتياجات الصناعة.
    نهج عملي
    ينخرط القراء في مشاريع عملية وعملية لترسيخ المفاهيم، وضمان إمكانية تطبيق المهارات بشكل مباشر في سيناريوهات العالم الحقيقي، مما يجعلها ذات قيمة لا تقدر بثمن للمحترفين الذين يتطلعون إلى تعزيز براعتهم في التنبؤ.
    مهارات إثبات المستقبل
    ومن خلال التركيز على الأدوات والمنهجيات الحديثة في تحليل السلاسل الزمنية، يزود الكتاب القراء بالمهارات ذات الصلة اللازمة لمتطلبات الصناعة المتطورة، وبالتالي تعزيز آفاق حياتهم المهنية في علم البيانات.

    تفاصيل المنتج

    Shop توقعات السلاسل الزمنية الحديثة مع بايثون: التعلم الآلي الجاهز للصناعة وتحليل السلاسل الزمنية للتعلم العميق مع PyTorch والباندا online at a best price in السعودية. B0D6G3SHD6
    • Learn traditional and cutting-edge machine learning (ML) and deep learning techniques and best practices for time series forecasting, including global forecasting models, conformal prediction, and transformer architecturesGet With Your Book: PDF Copy, AI Assistant, and Next-Gen Reader FreeKey FeaturesApply ML and global models to improve forecasting accuracy through practical examplesEnhance your time series toolkit by using deep learning models, including RNNs, transformers, and N-BEATSLearn probabilistic forecasting with conformal prediction, Monte Carlo dropout, and quantile regressionsBook DescriptionPredicting the future, whether it's market trends, energy demand, or website traffic, has never been more crucial. This practical, hands-on guide empowers you to build and deploy powerful time series forecasting models. Whether you’re working with traditional statistical methods or cutting-edge deep learning architectures, this book provides structured learning and best practices for both.Starting with the basics, this data science book introduces fundamental time series concepts, such as ARIMA and exponential smoothing, before gradually progressing to advanced topics, such as machine learning for time series, deep neural networks, and transformers. As part of your fundamentals training, you’ll learn preprocessing, feature engineering, and model evaluation. As you progress, you’ll also explore global forecasting models, ensemble methods, and probabilistic forecasting techniques.This new edition goes deeper into transformer architectures and probabilistic forecasting, including new content on the latest time series models, conformal prediction, and hierarchical forecasting. Whether you seek advanced deep learning insights or specialized architecture implementations, this edition provides practical strategies and new content to elevate your forecasting skills.What you will learnBuild machine learning models for regression-based time series forecastingApply powerful feature engineering techniques to enhance prediction accuracyTackle common challenges like non-stationarity and seasonalityCombine multiple forecasts using ensembling and stacking for superior resultsExplore cutting-edge advancements in probabilistic forecasting and handle intermittent or sparse time seriesEvaluate and validate your forecasts using best practices and statistical metricsWho this book is forThis book is ideal for data scientists, financial analysts, quantitative analysts, machine learning engineers, and researchers who need to model time-dependent data across industries, such as finance, energy, meteorology, risk analysis, and retail. Whether you are a professional looking to apply cutting-edge models to real-world problems or a student aiming to build a strong foundation in time series analysis and forecasting, this book will provide the tools and techniques you need. Familiarity with Python and basic machine learning concepts is recommended.Table of ContentsIntroducing Time SeriesAcquiring and Processing Time Series DataAnalyzing and Visualizing Time Series DataSetting a Strong Baseline Forecast Time Series Forecasting as Regression Feature Engineering for Time Series ForecastingTarget Transformations for Time Series Forecasting Forecasting Time Series with Machine Learning Models Ensembling and StackingGlobal Forecasting Models Introduction to Deep LearningBuilding Blocks of Deep Learning for Time Series(N.B. Please use the Read Sample option to see further chapters)
    الناشرنشر Packt
    تاريخ النشر31 أكتوبر. 2024
    الإصدارالثانية
    لغةالإنجليزية
    طول الطباعة 658 صفحة
    ردمك -101835883184
    ردمك -13978-1835883181
    وزن العنصر1.12 كجم
    الأبعاد 19.05 × 3.78 × 23.5 سم

    من يجب أن يشتري؟

    Suitable For
    • علماء البيانات

      مثالي لعلماء البيانات الذين يتطلعون إلى تعزيز مهاراتهم في تحليل السلاسل الزمنية باستخدام تقنيات التعلم الآلي المتقدمة.

    • مهندسو التعلم الآلي

      مثالي للمحترفين الذين يسعون إلى تطبيق منهجيات التعلم العميق على مشاريع التنبؤ بالسلاسل الزمنية في مختلف الصناعات.

    • الطلاب والمتعلمين

      مفيد للطلاب الذين يدرسون علم البيانات والذين يريدون معرفة عملية بتحليل السلاسل الزمنية باستخدام Python وPyTorch وpandas.

    Not Suitable For
    • المبتدئين

      غير مناسب للمبتدئين تمامًا، حيث عادةً ما تكون المعرفة المسبقة بلغة بايثون والإحصائيات الأساسية مطلوبة لفهم المفاهيم.

    وصف المنتج

    هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا

    أسئلة وأجوبة العملاء

    • سؤال: ما هي المعرفة السابقة اللازمة لاستخدام هذا الكتاب؟

      إجابه: يوصى بالفهم الأساسي للإحصائيات وبرمجة بايثون.
    • سؤال: هل هذا الكتاب مناسب للمبتدئين?

      إجابه: نعم، يبدأ بالمفاهيم الأساسية قبل التقدم إلى الموضوعات المتقدمة.
    • سؤال: هل يمكنني استخدام هذا الكتاب للتطبيقات العملية في وظيفتي؟

      إجابه: على الاطلاق، فإنه يوفر تقنيات واستراتيجيات جاهزة للصناعة لمشاكل التنبؤ في العالم الحقيقي.

    Higher Education مراجعة تحريرية

    لم يتم العثور على مراجعات تحريرية

    مراجعات العملاء وتقييماتهم

    4.5
    31 تقييمات العملاء
    • 5 نجمة
      73%
    • 4 نجمة
      14%
    • 3 نجمة
      5%
    • 2 نجمة
      4%
    • 1 نجمة
      4%

    أضف تقييم لهذا المنتج

    شارك أفكارك مع عملاء آخرين

    منصة موثوقة وثقة كاملة للمشتري

    MA
    Mekki
    مشتري موثّق

    “Arrive before time, excellent products”

    9 July 2026 · عبر Trustpilot
    FS
    Farrah
    مشتري موثّق

    “A very big Thank you to HUDA and the Ubuy Team in helping to send my order to me yesterday!! Order # 62606425316 Customer service and operations is top for this online shopping company and I am very satisfied with the way they handle issues. THANK YOU once again!!”

    25 June 2026 · عبر Trustpilot
    AF
    Anila
    مشتري موثّق

    “Good experience of shopping through Ubuy.”

    16 June 2026 · عبر Trustpilot
    MG
    Mohamed
    مشتري موثّق

    “We feel very good about the delivery time, and the materials we received matched our order.”

    14-Jul-26 · عبر Trustpilot
    E
    Essam
    مشتري موثّق

    “Perfect service and fast delivery.”

    16-Jul-26 · عبر Trustpilot
    الخروج الآمن شحن عالمي إسترجاع سهل منتجات أصلية

    تاريخ سعر المنتج

    معلومات مهمة

    • القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
    • ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.