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Ai for Time Series : Unlocking Patterns With Deep Learning
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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PAP. Zustand: New. New Book. Shipped from UK. Established seller since 2000.
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Ai for Time Series : Unlocking Patterns With Deep Learning
Anbieter: GreatBookPrices, Columbia, MD, USA
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AI for Time Series
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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AI for Time Series: Building Robust and Generalizable Models
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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AI for Time Series
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2026
ISBN 10: 1041010311 ISBN 13: 9781041010319
Anbieter: Rarewaves.com USA, London, LONDO, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: New. This book provides a thorough exploration of the latest innovations in AI for general time series analysis, distribution shift, and foundation models. It offers an in-depth look at cutting-edge techniques and methodologies, using advanced algorithms that are transforming time series analysis across industries. The authors highlight the use of AI models, particularly those based on deep learning, to study the sequence of data points collected at successive points in time.In the study of the use of AI for general time series analysis, readers are introduced to a recent important model like TimesNet, which has set new benchmarks for general time series analysis. TimesNet is a cutting-edge model for time series analysis, which transforms one-dimensional time series data into two-dimensional space to better capture temporal variations. This approach allows TimesNet to excel in various tasks such as short- and long-term forecasting, imputation, classification, and anomaly detection. The authors also discuss distribution shift in time series, with an important coverage on the use of AdaTime. This is a benchmarking suite for domain adaptation which addresses distribution shifts in time series data through Unsupervised Domain Adaptation (UDA). In the last section, a significant focus is placed on the emergence of time series foundation models, particularly for forecasting. The book explores pioneering models like Time-LLM, which are designed to offer universal forecasting capabilities across diverse time series tasks.The book can be used as supplementary reading for graduate students taking advanced topics/seminars on advanced deep learning and foundation models. It is also a useful reference for researchers and engineers working on time-series applications in finance, healthcare, energy, and climate.
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Ai for Time Series : Unlocking Patterns With Deep Learning
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
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AI for Time Series: Volume 1: Unlocking Patterns with Deep Learning
Anbieter: California Books, Miami, FL, USA
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AI for Time Series: Volume 1: Unlocking Patterns with Deep Learning
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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AI for Time Series
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2026
ISBN 10: 1041010311 ISBN 13: 9781041010319
Paperback. Zustand: New. This book provides a thorough exploration of the latest innovations in AI for general time series analysis, distribution shift, and foundation models. It offers an in-depth look at cutting-edge techniques and methodologies, using advanced algorithms that are transforming time series analysis across industries. The authors highlight the use of AI models, particularly those based on deep learning, to study the sequence of data points collected at successive points in time.In the study of the use of AI for general time series analysis, readers are introduced to a recent important model like TimesNet, which has set new benchmarks for general time series analysis. TimesNet is a cutting-edge model for time series analysis, which transforms one-dimensional time series data into two-dimensional space to better capture temporal variations. This approach allows TimesNet to excel in various tasks such as short- and long-term forecasting, imputation, classification, and anomaly detection. The authors also discuss distribution shift in time series, with an important coverage on the use of AdaTime. This is a benchmarking suite for domain adaptation which addresses distribution shifts in time series data through Unsupervised Domain Adaptation (UDA). In the last section, a significant focus is placed on the emergence of time series foundation models, particularly for forecasting. The book explores pioneering models like Time-LLM, which are designed to offer universal forecasting capabilities across diverse time series tasks.The book can be used as supplementary reading for graduate students taking advanced topics/seminars on advanced deep learning and foundation models. It is also a useful reference for researchers and engineers working on time-series applications in finance, healthcare, energy, and climate.
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AI for Time Series: Volume 1: Unlocking Patterns with Deep Learning
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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Ai for Time Series : Unlocking Patterns With Deep Learning
Anbieter: GreatBookPricesUK, Woodford Green, Vereinigtes Königreich
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
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Ai for Time Series: Unlocking Patterns With Deep Learning: Vol 1
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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Advanced Data Mining and Applications: 18th International Conference, ADMA 2022, Brisbane, QLD, Australia, November 28-30, 2022, Proceedings, Part II (Lecture Notes in Artificial Intelligence)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Advanced Data Mining and Applications : 18th International Conference, ADMA 2022, Brisbane, QLD, Australia, November 28-30, 2022, Proceedings, Part II
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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AI for Time Series: Volume 1: Unlocking Patterns with Deep Learning
Anbieter: Biblios, Frankfurt am main, HESSE, Deutschland
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Advanced Data Mining and Applications: 18th International Conference, ADMA 2022, Brisbane, QLD, Australia, November 28-30, 2022, Proceedings, Part I (Lecture Notes in Artificial Intelligence)
Anbieter: Ria Christie Collections, Uxbridge, Vereinigtes Königreich
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Advanced Data Mining and Applications : 18th International Conference, ADMA 2022, Brisbane, QLD, Australia, November 28-30, 2022, Proceedings, Part I
Anbieter: Chiron Media, Wallingford, Vereinigtes Königreich
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AI for Time Series: Volume 1: Unlocking Patterns with Deep Learning
Anbieter: THE SAINT BOOKSTORE, Southport, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback / softback. Zustand: New. New copy - Usually dispatched within 4 working days.
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AI FOR TIME SERIES
Anbieter: Speedyhen, Hertfordshire, Vereinigtes Königreich
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Ai for Time Series: Unlocking Patterns With Deep Learning: Vol 1
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbPaperback. Zustand: Brand New. 246 pages. 9.18x6.12x9.21 inches. In Stock.
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Advanced Data Mining And Applications :
Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Zustand: New.
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Advanced Data Mining and Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Switzerland|Springer, 2023
ISBN 10: 3031221362 ISBN 13: 9783031221361
EUR 74,71
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In den WarenkorbKartoniert / Broschiert. Zustand: New.
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Zustand: New. 1st ed. 2022 edition NO-PA16APR2015-KAP.
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Zustand: New. Min Wu is currently a Principal Scientist at Institute for Infocomm Research (I2R), Agency for Science, Technology and Research (A*STAR), Singapore.Emadeldeen Eldele is an Assistant Professor at Khalifa University, UAE.Zhen.
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AI for Time Series
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor and Francis Ltd, GB, 2026
ISBN 10: 1041010311 ISBN 13: 9781041010319
Anbieter: Rarewaves USA United, OSWEGO, IL, USA
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Paperback. Zustand: New. This book provides a thorough exploration of the latest innovations in AI for general time series analysis, distribution shift, and foundation models. It offers an in-depth look at cutting-edge techniques and methodologies, using advanced algorithms that are transforming time series analysis across industries. The authors highlight the use of AI models, particularly those based on deep learning, to study the sequence of data points collected at successive points in time.In the study of the use of AI for general time series analysis, readers are introduced to a recent important model like TimesNet, which has set new benchmarks for general time series analysis. TimesNet is a cutting-edge model for time series analysis, which transforms one-dimensional time series data into two-dimensional space to better capture temporal variations. This approach allows TimesNet to excel in various tasks such as short- and long-term forecasting, imputation, classification, and anomaly detection. The authors also discuss distribution shift in time series, with an important coverage on the use of AdaTime. This is a benchmarking suite for domain adaptation which addresses distribution shifts in time series data through Unsupervised Domain Adaptation (UDA). In the last section, a significant focus is placed on the emergence of time series foundation models, particularly for forecasting. The book explores pioneering models like Time-LLM, which are designed to offer universal forecasting capabilities across diverse time series tasks.The book can be used as supplementary reading for graduate students taking advanced topics/seminars on advanced deep learning and foundation models. It is also a useful reference for researchers and engineers working on time-series applications in finance, healthcare, energy, and climate.
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Advanced Data Mining And Applications :
Anbieter: Kennys Bookshop and Art Galleries Ltd., Galway, GY, Irland
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Advanced Data Mining and Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, Berlin|Springer Nature Switzerland|Springer, 2023
ISBN 10: 3031220633 ISBN 13: 9783031220630
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