ODBIERZ TWÓJ BONUS :: »

Szeregi czasowe. Praktyczna analiza i predykcja z wykorzystaniem statystyki i uczenia maszynowego (ebook)(audiobook)(audiobook)

Wydawnictwo:
Helion
Wydawnictwo:
Helion
Ocena:
Bądź pierwszym, który oceni tę książkę
Stron:
432
Druk:
oprawa miękka
3w1 w pakiecie:
     PDF
     ePub
     Mobi

Książka

79,00 zł
51,35 zł

Dodaj do koszyka Wysyłamy w 24h

Ebook

79,00 zł
39,50 zł

Dodaj do koszyka lub Kup na prezent Kup 1-kliknięciem

Przenieś na półkę

Do przechowalni

Do przechowalni

Powiadom o dostępności audiobooka »

Analiza szeregów czasowych zyskuje na znaczeniu. Wraz z postępującą digitalizacją danych służby zdrowia, rozwojem inteligentnych miast czy upowszechniającym się internetem rzeczy staje się coraz bardziej potrzebna. Obiecującym rozwiązaniem jest analiza szeregów czasowych metodami wspomaganymi uczeniem maszynowym. Techniki te umożliwiają skuteczne monitorowanie i wykorzystywanie coraz większych zbiorów danych. Być może ich zastosowanie do pracy z szeregami czasowymi wydaje się nieoczywiste, jednak bez analiz szeregów czasowych nie można w pełni wykorzystać zebranych danych.

Ta książka jest szerokim, aktualnym i praktycznym przeglądem metod analizy szeregów czasowych, w którym ujęto pełny potok przetwarzania danych czasowych i modelowania. Zaprezentowano w niej rzeczywiste przypadki użycia tych metod i zilustrowano je obszernymi fragmentami znakomicie zaprojektowanego kodu w językach R i Python. Znalazły się tutaj praktyczne wskazówki ułatwiające rozwiązywanie najczęstszych problemów występujących w inżynierii danych czasowych i ich analizie. Ujęto tu zarówno konwencjonalne metody statystyczne, jak i nowoczesne techniki uczenia maszynowego. To bardzo przydatny przewodnik, dzięki któremu analitycy danych, inżynierowie oprogramowania i naukowcy będą mogli płynnie przejść od podstaw pracy z szeregami czasowymi do rozwiązywania konkretnych zagadnień na profesjonalnym poziomie.

Dzięki tej książce nauczysz się:

  • pozyskiwać, przechowywać i przetwarzać szeregi czasowe
  • eksplorować dane czasowe i symulować je
  • wykonywać pomiary błędów
  • pracować z szeregami czasowymi za pomocą uczenia maszynowego lub uczenia głębokiego
  • oceniać dokładność i wydajność modeli

Skutecznie analizuj szeregi czasowe i wydobywaj bezcenną wiedzę!

O autorze

1 Aileen Nielsen

Aileen Nielsen - jest inżynierem oprogramowania i analitykiem danych. Współpracuje ze start-upami, które korzystają z szeregów czasowych i sieci neuronowych. Wcześniej pracowała w kancelariach prawnych, laboratoriach badawczych i start-upach technologicznych. Interesuje się inżynierią oprogramowania obronnego oraz współdziałaniem prawa i technologii. Często występuje na konferencjach dotyczących uczenia maszynowego i predykcji za pomocą sieci neuronowych.

Zamknij

Wybierz metodę płatności