Machine Learning für Zeitreihen

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- 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...
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- 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...
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Details

  • ISBN: 9783446468146
  • Seitenzahl: 0
  • Kopierschutz: Wasserzeichen
  • Erscheinungsdatum: 07.12.2020
  • Verlag: CARL, HANSER
  • Sprache: Deutsch
  • Formate: pdf

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