Популярное

Музыка Кино и Анимация Автомобили Животные Спорт Путешествия Игры Юмор

Интересные видео

2025 Сериалы Трейлеры Новости Как сделать Видеоуроки Diy своими руками

Топ запросов

смотреть а4 schoolboy runaway турецкий сериал смотреть мультфильмы эдисон
dTub
Скачать

Max Mergenthaler and Fede Garza - Quantifying Uncertainty in Time Series Forecasting

Автор: PyData

Загружено: 2023-06-20

Просмотров: 8363

Описание:

www.pydata.org

This talk will examine the use of conformal prediction in the context of time series analysis. The presentation will highlight the benefits of using conformal prediction to estimate uncertainty and demonstrate its application using open source python libraries for statistical, machine learning, and deep learning models (https://github.com/Nixtla).

PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R.

PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases.

00:00 Welcome!
00:10 Help us add time stamps or captions to this video! See the description for details.

Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/numfocus/YouTubeVi...

Max Mergenthaler and Fede Garza - Quantifying Uncertainty in Time Series Forecasting

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

Eng & Kwon - Scaling data workloads using the best of both worlds: pandas and Spark

Eng & Kwon - Scaling data workloads using the best of both worlds: pandas and Spark

Kishan Manani- Backtesting and error metrics for modern time series forecasting | PyData London 2024

Kishan Manani- Backtesting and error metrics for modern time series forecasting | PyData London 2024

Hierarchical Forecasting in Python | Nixtla

Hierarchical Forecasting in Python | Nixtla

Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр...

Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр...

TimeGPT, Nixtla & Forecasting with Max Mergenthaler #53

TimeGPT, Nixtla & Forecasting with Max Mergenthaler #53

Kishan Manani - Feature Engineering for Time Series Forecasting | PyData London 2022

Kishan Manani - Feature Engineering for Time Series Forecasting | PyData London 2022

A Tutorial on Conformal Prediction

A Tutorial on Conformal Prediction

Nixtla: tools for timeseries

Nixtla: tools for timeseries

Uncertainty Quantification (2): Full Conformal Predictors

Uncertainty Quantification (2): Full Conformal Predictors

MLBBQ: “Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?” by Joanne Wardell

MLBBQ: “Are Transformers Effective for Time Series Forecasting?” by Joanne Wardell

Tamara Louie: Applying Statistical Modeling & Machine Learning to Perform Time-Series Forecasting

Tamara Louie: Applying Statistical Modeling & Machine Learning to Perform Time-Series Forecasting

Nixtla: Deep Learning for Time Series Forecasting

Nixtla: Deep Learning for Time Series Forecasting

Jonathan Bechtel - Forecasting With Classical and Machine Learning Methods | PyData NYC 2023

Jonathan Bechtel - Forecasting With Classical and Machine Learning Methods | PyData NYC 2023

Что я реально делаю как Data Scientist в США за $410.000/год

Что я реально делаю как Data Scientist в США за $410.000/год

Automated feature extraction and selection for challenging time-series prediction problems

Automated feature extraction and selection for challenging time-series prediction problems

Emmanuel Candès - A Taste of Conformal Prediction

Emmanuel Candès - A Taste of Conformal Prediction

181 - Многомерное прогнозирование временных рядов с использованием LSTM

181 - Многомерное прогнозирование временных рядов с использованием LSTM

ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов

ЛУЧШАЯ БЕСПЛАТНАЯ НЕЙРОСЕТЬ Google, которой нет аналогов

Dr. Rob J. Hyndman - Ensemble Forecasts with {fable}

Dr. Rob J. Hyndman - Ensemble Forecasts with {fable}

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

Самая сложная модель из тех, что мы реально понимаем

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: infodtube@gmail.com