Time Series Forecasting Using Generative AI | Leveraging AI for Precision Forecasting
Sprache: Englisch
Verlag: Apress, 2025
- Softcover
- Neu
Anbieter: preigu, Osnabrück, Deutschlandpreigu
AbeBooks-Verkäufer/-in seit 5. August 2024
Zustand: Neu
EUR 50,45
Anzahl: 5 verfügbar
In den WarenkorbArtikelbeschreibung vom Verkäufer
Time Series Forecasting Using Generative AI | Leveraging AI for Precision Forecasting | Banglore Vijay Kumar Vishwas (u. a.) | Taschenbuch | xvi | Englisch | 2025 | Apress | EAN 9798868812750 | Verantwortliche Person für die EU: APress in Springer Science + Business Media, Heidelberger Platz 3, 14197 Berlin, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
Bestandsnummer des Verkäufers 131886289
- Titel
- Time Series Forecasting Using Generative AI | Leveraging AI for Precision Forecasting
- Autor
- Banglore Vijay Kumar Vishwas (u. a.)
- Verlag
- Apress
- Veröffentlichungsjahr
- 2025
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-13
- 9798868812750
- Artikelgewicht
- 359 Gramm
- Abmessungen
- 235 x 155 x 13 mm
- Verkäuferkataloge
- Bücher
"Time Series Forecasting Using Generative AI introduces readers to Generative Artificial Intelligence (Gen AI) in time series analysis, offering an essential exploration of cutting-edge forecasting methodologies."
The book covers a wide range of topics, starting with an overview of Generative AI, where readers gain insights into the history and fundamentals of Gen AI with a brief introduction to large language models. The subsequent chapter explains practical applications, guiding readers through the implementation of diverse neural network architectures for time series analysis such as Multi-Layer Perceptrons (MLP), WaveNet, Temporal Convolutional Network (TCN), Bidirectional Temporal Convolutional Network (BiTCN), Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), Deep AutoRegressive(DeepAR), and Neural Basis Expansion Analysis(NBEATS) using modern tools.
Building on this foundation, the book introduces the power of Transformer architecture, exploring its variants such as Vanilla Transformers, Inverted Transformer (iTransformer), DLinear, NLinear, and Patch Time Series Transformer (PatchTST). Finally, The book delves into foundation models such as Time-LLM, Chronos, TimeGPT, Moirai, and TimesFM enabling readers to implement sophisticated forecasting models tailored to their specific needs.
This book empowers readers with the knowledge and skills needed to leverage Gen AI for accurate and efficient time series forecasting. By providing a detailed exploration of advanced forecasting models and methodologies, this book enables practitioners to make informed decisions and drive business growth through data-driven insights.
● Understand the core history and applications of Gen AI and its potential to revolutionize time series forecasting.
● Learn to implement different neural network architectures such as MLP, WaveNet, TCN, BiTCN, RNN, LSTM, DeepAR, and NBEATS for time series forecasting.
● Discover the potential of Transformer architecture and its variants, such as Vanilla Transformers, iTransformer, DLinear, NLinear, and PatchTST, for time series forecasting.
● Explore complex foundation models like Time-LLM, Chronos, TimeGPT, Moirai, and TimesFM.
● Gain practical knowledge on how to apply Gen AI techniques to real-world time series forecasting challenges and make data-driven decisions.
Who this book is for:
Data Scientists, Machine learning engineers, Business Aanalysts, Statisticians, Economists, Financial Analysts, Operations Research Analysts, Data Analysts, Students.
„Inhaltsangabe“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
Über die Autorin bzw. den Autor
Bangalore Vijay Kumar Vishwas (B.V. Vishwas) is a seasoned Principal Data Scientist and AI researcher with over 11 years of experience in the IT industry. Currently based in San Diego, California, he works at NTT DATA. Vishwas holds a Master of Technology in Software Engineering from Birla Institute of Technology & Science, Pilani, India. He specializes in developing innovative solutions for large enterprises, with expertise in Machine Learning, Deep Learning, Time Series Forecasting, Natural Language Processing, Reinforcement Learning, and Generative AI. He is also the author of Hands-On Time Series Analysis with Python: From Basics to Bleeding-Edge Techniques, published by Apress.
Sri Ram Macharla, is a consultant and architect in the areas of AI and ML with over 19 years of experience in IT. He holds an M.Tech from BITS Pilani and has experience working with clients in domains such as finance, retail, life sciences, defense, and manufacturing. Additionally, he has worked as a mentor, corporate trainer, and guest faculty teaching AI and ML. He has papers published and works as a reviewer with leading journals and publishers. He is passionate about mathematical modeling and applying AI for social good.
„Über diesen Titel“ gehört möglicherweise zu einer anderen Auflage dieses Titels.
preigu
Osnabrück, Deutschland
AbeBooks-Verkäufer/-in seit 5. August 2024
Versandkosten von Deutschland nach USA
| Artikel | 60 bis 60 Werktage | 60 bis 60 Werktage |
|---|---|---|
| Erster Artikel | EUR 70,00 | EUR 70,00 |
Zahlungsarten
- PayPal
Shop-Beschreibung
preigu betreibt einen Onlineversandhandel mit über 1 Mio. Produkten in verschiedenen Sortimenten. Das Kernsortiment besteht aus Büchern, Medien und Spielwaren. Ein gelungenes Einkaufserlebnis ist das Ziel einer jeden Bestellung bei preigu, denn der Kunde und seine Zufriedenheit stehen an erster Stelle. preigu setzt daher auf einen kompetenten Kundenservice, funktionierende Prozesse und schnelle Reaktion.
Spezialisierung
Bücher, SpielwarenUnternehmensdaten der Verkäuferin bzw. des Verkäufers
preigu GmbH & Co. KG
Lengericher Landstraße 19
Osnabrück, Deutschland 49078
Verkaufsbedingungen
Impressum
Gesetzliche Anbieterkennung:
preigu GmbH & Co. KG
Lengericher Landstr. 19
49078 Osnabrück
Deutschland
Telefon: +49 (0) 541 / 580 72 84
Email: mail@preigu.de
USt-IdNr.: DE 455 380 498
AG Osnabrück - HRA 209647
PhG: preigu Verwaltung GmbH
AG Osnabrück - HRB 221793
Geschäftsführer: Ansas Meyer
Wir sind nicht bereit und nicht verpflichtet, an Streitbeilegungsverfahren vor Verbraucherschlichtungsstellen teilzunehmen.
Wir sind seit 30.11.2016 Mitglied der Initiative "FairCommerce".
Nähere Informationen hierzu finden Sie unter https://www.haendlerbund.de/de/haendlerbund/interessenvertretung/faircommerce
Widerrufsrecht
Widerrufsbelehrung / Muster-Widerrufsformular
Widerrufsrecht für den Verkauf von Waren
Widerrufsrecht für Verbraucher
(Verbraucher ist jede natürliche Person, die ein Rechtsgeschäft zu Zwecken abschließt, die überwiegend weder ihrer gewerblichen noch ihrer selbstständigen beruflichen Tätigkeit zugerechnet werden können.)
Widerrufsbelehrung
Widerrufsrecht
Sie haben das Recht, binnen 14 Tagen ohne Angabe von Gründen diesen Vertrag zu widerrufen.
Die Widerrufsfrist beträgt 14 Tage ab dem Tag,
-
an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Beförderer ist, die Waren in Besitz genommen haben bzw. hat, sofern Sie eine oder mehrere Waren im Rahmen einer einheitlichen Bestellung bestellt haben und diese einheitlich geliefert wird bzw. werden;
-
an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Beförderer ist, die letzte Ware in Besitz genommen haben bzw. hat, sofern Sie mehrere Waren im Rahmen einer einheitlichen Bestellung bestellt haben und diese getrennt geliefert werden;
-
an dem Sie oder ein von Ihnen benannter Dritter, der nicht der Beförderer ist, die letzte Teilsendung oder das letzte Stück in Besitz genommen haben bzw. hat, sofern Sie eine Ware bestellt haben, die in mehreren Teilsendungen oder Stücken geliefert wird;
Um Ihr Widerrufsrecht auszuüben, müssen Sie uns (preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, Telefonnr.: +49 (0) 541 / 580 72 84, E-Mail-Adresse: mail@preigu.de) mittels einer eindeutigen Erklärung (z.B. ein mit der Post versandter Brief oder eine E-Mail) über Ihren Entschluss, diesen Vertrag zu widerrufen, informieren. Sie können dafür das beigefügte Muster-Widerrufsformular verwenden, das jedoch nicht vorgeschrieben ist.
Sie können Ihr Widerrufsrecht auch online unter einer entsprechend bezeichneten Schaltfläche ("Vertrag widerrufen" oder ähnliche Bezeichnung) auf der AbeBooks/ZVAB-Webseite ausüben. Wenn Sie diese Online-Funktion nutzen, wird Ihnen auf einem dauerhaften Datenträger (z.B. durch eine E-Mail) unverzüglich eine Eingangsbestätigung mit Informationen zum Inhalt der Widerrufserklärung sowie dem Datum und der Uhrzeit ihres Eingangs übermittelt.
Zur Wahrung der Widerrufsfrist reicht es aus, dass Sie die Mitteilung über die Ausübung des Widerrufsrechts vor Ablauf der Widerrufsfrist absenden.
Folgen des Widerrufs
Wenn Sie diesen Vertrag widerrufen, haben wir Ihnen alle Zahlungen, die wir von Ihnen erhalten haben, einschließlich der Lieferkosten (mit Ausnahme der zusätzlichen Kosten, die sich daraus ergeben, dass Sie eine andere Art der Lieferung als die von uns angebotene, günstigste Standardlieferung gewählt haben), unverzüglich und spätestens binnen 14 Tagen ab dem Tag zurückzuzahlen, an dem die Mitteilung über Ihren Widerruf dieses Vertrags bei uns eingegangen ist. Für diese Rückzahlung verwenden wir dasselbe Zahlungsmittel, das Sie bei der ursprünglichen Transaktion eingesetzt haben, es sei denn, mit Ihnen wurde ausdrücklich etwas anderes vereinbart; in keinem Fall werden Ihnen wegen dieser Rückzahlung Entgelte berechnet.
Wir können die Rückzahlung verweigern, bis wir die Waren wieder zurückerhalten haben oder bis Sie den Nachweis erbracht haben, dass Sie die Waren zurückgesandt haben, je nachdem, welches der frühere Zeitpunkt ist.
Sie haben die Waren unverzüglich und in jedem Fall spätestens binnen 14 Tagen ab dem Tag, an dem Sie uns über den Widerruf dieses Vertrags unterrichten, an uns zurückzusenden oder zu übergeben. Die Frist ist gewahrt, wenn Sie die Waren vor Ablauf der Frist von 14 Tagen absenden.
Sie tragen die unmittelbaren Kosten der Rücksendung der Waren.
Sie müssen für einen etwaigen Wertverlust der Waren nur aufkommen, wenn dieser Wertverlust auf einen zur Prüfung der Beschaffenheit, Eigenschaften und Funktionsweise der Waren nicht notwendigen Umgang mit ihnen zurückzuführen ist.
Ausschluss- bzw. Erlöschensgründe
Das Widerrufsrecht besteht nicht bei Verträgen
- zur Lieferung von Waren, die nicht vorgefertigt sind und für deren Herstellung eine individuelle Auswahl oder Bestimmung durch den Verbraucher maßgeblich ist oder die eindeutig auf die persönlichen Bedürfnisse des Verbrauchers zugeschnitten sind;
- zur Lieferung von Waren, die schnell verderben können oder deren Verfallsdatum schnell überschritten würde;
- zur Lieferung alkoholischer Getränke, deren Preis bei Vertragsschluss vereinbart wurde, die aber frühestens 30 Tage nach Vertragsschluss geliefert werden können und deren aktueller Wert von Schwankungen auf dem Markt abhängt, auf die der Unternehmer keinen Einfluss hat;
- zur Lieferung von Zeitungen, Zeitschriften oder Illustrierten mit Ausnahme von Abonnement-Verträgen.
Das Widerrufsrecht erlischt vorzeitig bei Verträgen
- zur Lieferung versiegelter Waren, die aus Gründen des Gesundheitsschutzes oder der Hygiene nicht zur Rückgabe geeignet sind, wenn ihre Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde;
- zur Lieferung von Waren, wenn diese nach der Lieferung aufgrund ihrer Beschaffenheit untrennbar mit anderen Gütern vermischt wurden;
- zur Lieferung von Ton- oder Videoaufnahmen oder Computersoftware in einer versiegelten Packung, wenn die Versiegelung nach der Lieferung entfernt wurde.
Muster-Widerrufsformular
(Wenn Sie den Vertrag widerrufen wollen, dann füllen Sie bitte dieses Formular aus und senden Sie es zurück.)
-
An preigu GmbH & Co. KG, Lengericher Landstr. 19, 49078 Osnabrück, E-Mail-Adresse: mail@preigu.de :
-
Hiermit widerrufe(n) ich/ wir () den von mir/ uns () abgeschlossenen Vertrag über den Kauf der folgenden Waren ()/
die Erbringung der folgenden Dienstleistung () -
Bestellt am ()/ erhalten am ()
-
Name des/ der Verbraucher(s)
-
Anschrift des/ der Verbraucher(s)
-
Unterschrift des/ der Verbraucher(s) (nur bei Mitteilung auf Papier)
-
Datum
(*) Unzutreffendes streichen.