Book Description: Most organizations exhibit a time-dependent structure in their processes, including fields such as finance. By leveraging time series analysis and forecasting, these organizations can make informed decisions and optimize their performance. Accurate forecasts help reduce uncertainty and enable better planning of operations. Unlike traditional approaches to forecasting, deep learning can process large amounts of data and help derive complex patterns. Despite its increasing relevance, getting the most out of deep learning requires significant technical expertise. This book guides you through applying deep learning to time series data with the help of easy-to-follow code recipes. You'll cover time series problems such as forecasting, anomaly detection, and classification. This deep learning book will also show you how to solve these problems using different deep neural network architectures, including convolutional neural networks (CNNs) or transformers. As you progress, you'll use PyTorch, a popular deep learning framework based on Python, to build production-ready prediction solutions. By the end of this book, you'll have learned how to solve different time series tasks with deep learning using the PyTorch ecosystem.

Описание книги: Большинство организаций демонстрируют зависящую от времени структуру в своих процессах, включая такие области, как финансы. Используя анализ и прогнозирование временных рядов, эти организации могут принимать обоснованные решения и оптимизировать свою работу. Точные прогнозы помогают снизить неопределенность и обеспечить лучшее планирование операций. В отличие от традиционных подходов к прогнозированию, глубокое обучение позволяет обрабатывать большие объемы данных и помогает выводить сложные закономерности. Несмотря на свою растущую актуальность, получение максимальной отдачи от глубокого обучения требует значительных технических знаний. Эта книга поможет вам применить глубокое обучение к данным временных рядов с помощью простых в исполнении рецептов кода. Рассматриваются такие проблемы временных рядов, как прогнозирование, обнаружение аномалий и классификация. Эта книга глубокого обучения также покажет вам, как решить эти проблемы с помощью различных архитектур глубоких нейронных сетей, включая сверточные нейронные сети (CNN) или трансформаторы. По мере прохождения вы будете использовать PyTorch, популярный фреймворк для глубокого обучения, основанный на Python, для создания готовых к производству решений для прогнозирования. К концу этой книги вы научитесь решать различные задачи временных рядов с помощью глубокого обучения, используя экосистему PyTorch.

Livre Description : La plupart des organisations montrent une structure dépendante du temps dans leurs processus, y compris des domaines tels que la finance. Grâce à l'analyse et à la prévision des séries chronologiques, ces organisations peuvent prendre des décisions éclairées et optimiser leur travail. Des prévisions précises permettent de réduire l'incertitude et d'assurer une meilleure planification des opérations. Contrairement aux approches prédictives traditionnelles, l'apprentissage en profondeur permet de traiter de grandes quantités de données et permet d'en déduire des schémas complexes. En dépit de sa pertinence croissante, tirer le meilleur parti de l'apprentissage profond nécessite des connaissances techniques considérables. Ce livre vous aidera à appliquer l'apprentissage profond aux données des séries chronologiques en utilisant des recettes de code faciles à exécuter. s problèmes de séries chronologiques tels que la prévision, la détection des anomalies et la classification sont traités. Ce livre d'apprentissage profond vous montrera également comment résoudre ces problèmes avec différentes architectures de réseaux neuronaux profonds, y compris les réseaux neuronaux convolutifs (CNN) ou les transformateurs. Au fur et à mesure, vous utiliserez PyTorch, un cadre d'apprentissage profond populaire basé sur Python, pour créer des solutions de prévision prêtes à la production. À la fin de ce livre, vous apprendrez à relever les différents défis des séries chronologiques grâce à l'apprentissage profond en utilisant l'écosystème PyTorch.

Descripción del libro: La mayoría de las organizaciones muestran una estructura dependiente del tiempo en sus procesos, incluyendo áreas como las finanzas. Mediante el análisis y la predicción de series de tiempo, estas organizaciones pueden tomar decisiones informadas y optimizar su trabajo. predicciones precisas ayudan a reducir la incertidumbre y a garantizar una mejor planificación de las operaciones. A diferencia de los enfoques tradicionales de predicción, el aprendizaje profundo permite procesar grandes cantidades de datos y ayuda a deducir patrones complejos. A pesar de su creciente relevancia, aprovechar al máximo el aprendizaje profundo requiere un conocimiento técnico considerable. Este libro le ayudará a aplicar un aprendizaje profundo a los datos de series de tiempo con recetas de código fáciles de ejecutar. Se abordan problemas de series temporales como la predicción, la detección de anomalías y la clasificación. Este libro de aprendizaje profundo también te mostrará cómo resolver estos problemas a través de diferentes arquitecturas de redes neuronales profundas, incluyendo redes neuronales perforadas (CNN) o transformadores. A medida que avance, utilizará PyTorch, un marco de aprendizaje profundo popular basado en Python, para crear soluciones de predicción listas para producir. Al final de este libro, aprenderás a resolver diferentes problemas de series temporales a través del aprendizaje profundo, utilizando el ecosistema de PyTorch.

Descrição do livro: A maioria das organizações mostra uma estrutura dependente do tempo em seus processos, incluindo áreas como finanças. Usando a análise e previsão de linhas de tempo, essas organizações podem tomar decisões razoáveis e otimizar o seu trabalho. Previsões precisas ajudam a reduzir a incerteza e garantir um melhor planejamento operacional. Ao contrário das abordagens tradicionais de previsão, o treinamento aprofundado permite processar grandes quantidades de dados e ajuda a produzir padrões complexos. Apesar de sua relevância crescente, obter o máximo de retorno do aprendizado profundo requer um conhecimento técnico considerável. Este livro vai ajudá-lo a aplicar um treinamento aprofundado para as linhas de tempo através de um código fácil de executar receitas. Os problemas das séries de tempo são considerados, como previsão, detecção de anomalias e classificação. Este livro de treinamento profundo também vai mostrar como resolver estes problemas através de várias arquiteturas de redes neurais profundas, incluindo redes neurais personalizadas (CNN) ou transformadores. À medida que você passa, você vai usar o PyTorch, um quadro popular para um treinamento profundo baseado em Python, para criar soluções de previsão prontas para a produção. No final deste livro, você vai aprender a lidar com as várias tarefas do tempo através de um aprendizado profundo usando o ecossistema de PyTorch.

Buchbeschreibung: Die meisten Organisationen weisen in ihren Prozessen eine zeitabhängige Struktur auf, auch in Bereichen wie Finanzen. Mithilfe von Zeitreihenanalysen und Prognosen können diese Organisationen fundierte Entscheidungen treffen und ihre Arbeit optimieren. Präzise Prognosen helfen, Unsicherheiten zu reduzieren und eine bessere Einsatzplanung zu ermöglichen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Prognoseansätzen ermöglicht Deep arning die Verarbeitung großer Datenmengen und hilft, komplexe Muster abzuleiten. Trotz seiner wachsenden Relevanz erfordert es erhebliches technisches Wissen, um das Beste aus Deep arning herauszuholen. Dieses Buch wird Ihnen helfen, Deep arning auf Zeitreihendaten anzuwenden, indem e einfach durchzuführende Rezepte verwenden. Zeitreihenprobleme wie Vorhersage, Anomalieerkennung und Klassifizierung werden berücksichtigt. Dieses Deep-arning-Buch zeigt Ihnen auch, wie e diese Probleme mit verschiedenen tiefen neuronalen Netzwerkarchitekturen lösen können, einschließlich Convolutional Neural Networks (CNNs) oder Transformatoren. Im weiteren Verlauf verwenden e PyTorch, ein beliebtes Deep-arning-Framework auf Python-Basis, um produktionsreife Prognoselösungen zu erstellen. Am Ende dieses Buches werden e lernen, verschiedene Zeitreihenprobleme durch Deep arning mit dem PyTorch-Ökosystem zu lösen.

Książka Opis: Większość organizacji wykazuje strukturę zależną od czasu w swoich procesach, w tym w obszarach takich jak finanse. Dzięki analizie i prognozowaniu szeregów czasowych organizacje te mogą podejmować świadome decyzje i optymalizować swoją pracę. Dokładne prognozy przyczyniają się do zmniejszenia niepewności i umożliwiają lepsze planowanie operacji. W przeciwieństwie do tradycyjnych metod prognozowania, głębokie uczenie się pozwala na przetwarzanie dużych ilości danych i pomaga w opracowaniu złożonych wzorców. Pomimo rosnącego znaczenia, uzyskanie jak największego efektu głębokiego uczenia się wymaga znacznej wiedzy technicznej. Ta książka pomoże Ci zastosować głębokie uczenie się danych z serii czasowych z łatwymi do wykonania przepisami kodu. Rozwiązywane są problemy z szeregiem czasowym, takie jak przewidywanie, wykrywanie anomalii i klasyfikacja. Ta głęboka książka edukacyjna pokaże również, jak rozwiązać te problemy z różnymi architekturami sieci nerwowych, w tym konwolucyjnymi sieciami neuronowymi (CNN) lub transformatorami. W miarę postępów wykorzystasz PyTorch, popularne głębokie ramy uczenia się oparte na Pythonie, do tworzenia gotowych do produkcji rozwiązań predykcyjnych. Pod koniec tej książki dowiesz się, jak rozwiązać różne problemy serii czasowych za pomocą głębokiego uczenia się za pomocą ekosystemu PyTorch.

תיאור ספרים: רוב הארגונים מציגים מבנה תלוי זמן בתהליכים שלהם, כולל תחומים כמו מימון. באמצעות ניתוח וחזוי של סדרות זמן, ארגונים אלה יכולים לקבל החלטות מושכלות ולייעל את עבודתם. תחזיות מדויקות מסייעות להפחית את חוסר הוודאות ולאפשר תכנון טוב יותר של פעולות. שלא כמו גישות חיזוי מסורתיות, למידה מעמיקה מאפשרת עיבוד כמויות גדולות של נתונים ועוזרת להסיק דפוסים מורכבים. למרות הרלוונטיות הגוברת שלו, מקבל את המירב מתוך למידה עמוקה דורש מומחיות טכנית ניכרת. ספר זה יעזור לך ליישם למידה עמוקה על נתוני סדרות זמן עם מתכוני קוד קלים לביצוע. סדרות זמן בעיות כגון חיזוי, גילוי אנומליה וסיווג מטופלים. ספר למידה מעמיק זה גם יראה לכם כיצד לפתור את הבעיות הללו בעזרת ארכיטקטורות רשת עצביות עמוקות שונות, כולל רשתות עצביות קונבנציונליות (ALL) או שנאים. ככל שתתקדם, תשתמש ב ”פיטורץ”, מסגרת למידה עמוקה פופולרית המבוססת על פייתון, עד סוף הספר הזה, תלמדו איך לפתור בעיות מסדרות זמן שונות באמצעות למידה עמוקה באמצעות המערכת האקולוגית PyTorch.''

Kitap Açıklaması: Çoğu kuruluş, finans gibi alanlar da dahil olmak üzere süreçlerinde zamana bağlı bir yapı sergiler. Zaman serileri analizi ve tahmini kullanarak, bu kuruluşlar bilinçli kararlar alabilir ve çalışmalarını optimize edebilir. Doğru tahminler belirsizliği azaltmaya yardımcı olur ve operasyonların daha iyi planlanmasını sağlar. Geleneksel tahmin yaklaşımlarının aksine, derin öğrenme büyük miktarda verinin işlenmesine izin verir ve karmaşık kalıpların çıkarılmasına yardımcı olur. Artan ilgisine rağmen, derin öğrenmeden en iyi şekilde yararlanmak önemli teknik uzmanlık gerektirir. Bu kitap, yürütülmesi kolay kod tarifleriyle zaman serisi verilerine derin öğrenme uygulamanıza yardımcı olacaktır. Tahmin, anomali tespiti ve sınıflandırma gibi zaman serisi problemleri ele alınmaktadır. Bu derin öğrenme kitabı, bu problemleri evrişimli sinir ağları (CNN'ler) veya transformatörler dahil olmak üzere çeşitli derin sinir ağı mimarileriyle nasıl çözeceğinizi de gösterecektir. İlerledikçe, üretime hazır tahmin çözümleri oluşturmak için Python'a dayanan popüler bir derin öğrenme çerçevesi olan PyTorch'u kullanacaksınız. Bu kitabın sonunda, PyTorch ekosistemini kullanarak derin öğrenmeyi kullanarak çeşitli zaman serisi problemlerini nasıl çözeceğinizi öğreneceksiniz.

وصف الكتب: تظهر معظم المنظمات هيكلًا يعتمد على الوقت في عملياتها، بما في ذلك مجالات مثل التمويل. وباستخدام السلاسل الزمنية للتحليل والتنبؤ، يمكن لهذه المنظمات أن تتخذ قرارات مستنيرة وتعمل على النحو الأمثل. تساعد التنبؤات الدقيقة على تقليل حالة عدم اليقين وتمكين التخطيط الأفضل للعمليات. على عكس أساليب التنبؤ التقليدية، يسمح التعلم العميق بمعالجة كميات كبيرة من البيانات ويساعد في استنتاج الأنماط المعقدة. على الرغم من أهمية التعلم العميق بشكل متزايد، فإن تحقيق أقصى استفادة منه يتطلب خبرة تقنية كبيرة. سيساعدك هذا الكتاب على تطبيق التعلم العميق على بيانات السلاسل الزمنية مع وصفات الشفرة سهلة التنفيذ. يتم تناول مشاكل السلاسل الزمنية مثل التنبؤ والكشف عن الشذوذ والتصنيف. سيوضح لك كتاب التعلم العميق هذا أيضًا كيفية حل هذه المشكلات باستخدام العديد من بنى الشبكات العصبية العميقة، بما في ذلك الشبكات العصبية التلافيفية (CNNs) أو المحولات. مع تقدمك، ستستخدم PyTorch، وهو إطار عمل شهير للتعلم العميق يعتمد على Python، لبناء حلول تنبؤ جاهزة للإنتاج. بحلول نهاية هذا الكتاب، ستتعلم كيفية حل العديد من مشاكل السلاسل الزمنية باستخدام التعلم العميق باستخدام نظام PyTorch البيئي.

책 설명: 대부분의 조직은 금융과 같은 영역을 포함하여 프로세스에서 시간에 따른 구조를 나타냅니다. 시계열 분석 및 예측을 사용하여 이러한 조직은 정보에 입각 한 결정을 내리고 업무를 최적화 할 수 있습니다. 정확한 예측은 불확실성을 줄이고 더 나은 운영 계획을 가능하게합니다. 기존의 예측 접근 방식과 달리 딥 러닝을 통해 많은 양의 데이터를 처리 할 수 있으며 복잡한 패턴을 추론하는 데 도움이됩 관련성이 높아짐에도 불구하고 딥 러닝을 최대한 활용하려면 상당한 기술 전문 지식이 필요합니다 이 책은 실행하기 쉬운 코드 레시피를 통해 시계열 데이터에 딥 러닝을 적용하는 데 도움이됩니다. 예측, 이상 감지 및 분류와 같은 시계열 문제가 해결됩니다. 이 딥 러닝 북은 또한 컨볼 루션 신경망 (CNN) 또는 변압기를 포함한 다양한 딥 신경망 아키텍처에서 이러한 문제를 해결하는 방법을 보여줍니다. 진행하면서 Python을 기반으로하는 인기있는 딥 러닝 프레임 워크 인 PyTorch를 사용하여 프로덕션 준비 예측 솔루션을 구축합니다. 이 책이 끝날 때까지 PyTorch 에코 시스템을 사용한 딥 러닝을 사용하여 다양한 시계열 문제를 해결하는 방법을 배우게됩니다.

Book Description：ほとんどの組織は、金融などの分野を含むプロセスに時間依存構造を示しています。時系列の分析と予測を使用することで、これらの組織は情報に基づいた意思決定を行い、作業を最適化することができます。正確な予測により、不確実性を低減し、オペレーションの計画を改善できます。従来の予測アプローチとは異なり、ディープラーニングは大量のデータを処理し、複雑なパターンを推測するのに役立ちます。その関連性が高まっているにもかかわらず、ディープラーニングを最大限に活用するには、かなりの技術的専門知識が必要です。この本は、実行しやすいコードレシピで時系列データにディープラーニングを適用するのに役立ちます。予測、異常検出、分類などの時系列の問題に対処します。このディープラーニングブックでは、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）やトランスなど、さまざまなディープニューラルネットワークアーキテクチャでこれらの問題を解決する方法も紹介します。進行すると、Pythonベースの人気のあるディープラーニングフレームワークであるPyTorchを使用して、生産準備ができた予測ソリューションを構築します。この本の最後までに、PyTorchエコシステムを使用してディープラーニングを使用して、さまざまな時系列の問題を解決する方法を学びます。

書籍描述：大多數組織在其流程中表現出與時間有關的結構，包括財務等領域。通過使用時間序列分析和預測，這些組織可以做出明智的決定並優化其工作。準確的預測有助於減少不確定性並確保更好的運營計劃。與傳統的預測方法不同，深度學習可以處理大量數據，並有助於推斷復雜的模式。盡管其相關性日益提高，但是從深入學習中獲得最大的收益需要大量的技術知識。本書將幫助您使用易於執行的代碼配方將深度學習應用於時間序列數據。研究了時間序列問題，例如預測，異常檢測和分類。這本深度學習書還將告訴您如何通過各種深度神經網絡體系結構（包括卷積神經網絡（CNN）或變壓器）來解決這些問題。隨著時間的流逝，您將使用PyTorch（一種流行的基於Python的深度學習框架）來創建易於生產的預測解決方案。到本書結束時，您將學會使用PyTorch生態系統通過深度學習解決各種時間序列問題。