
- Konzepte Schritt für Schritt erklärt- Die Eigenarten von Zeitreihendaten verstehen: Zeitfenster zum Anlernen einsetzen; mit latenten, saisonalen und Trend-Komponenten arbeiten- Anleitungen zur Umsetzung in Python mit ausführlichen Code-Kommentaren- Mit TensorFlow2 Deep-Learning-Verfahren zur Prognose aufbauen, anlernen und produktiv einsetzen Daten über Vorgänge werden in der verarbeitenden Industrie, der Logistik oder im Finanzsektor im Sekundentakt aufgezeichnet: der Verlauf eines Aktienkurs ...
DETAILS
Machine Learning für Zeitreihen
Einstieg in Regressions-, ARIMA- und Deep Learning-Verfahren mit Python. Inkl. E-Book
Hirschle, Jochen
Bundle, 277 S.
Sprache: Deutsch
245 mm
ISBN-13: 978-3-446-46726-2
Titelnr.: 87650164
Gewicht: 630 g
Hanser Fachbuchverlag (2020)
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