Временные ряды на основе преобразователя с PyTorch (10.3)

В этом видео мы рассмотрим глубокое обучение и исследуем преобразующую силу моделей Transformer в анализе временных рядов с помощью PyTorch. Архитектуры Transformer, изначально разработанные для задач обработки естественного языка, продемонстрировали невероятный потенциал при применении к данным временных рядов. В этом видео подробно рассказывается о том, как использовать эти архитектуры для прогнозирования, обнаружения аномалий и других задач. От базовой теории до практических занятий по программированию мы познакомим вас со всеми тонкостями реализации моделей на основе Transformer в PyTorch, гарантируя, что вы будете полностью готовы использовать их потенциал для анализа собственных временных рядов.

Код для этого видео:
https://github.com/jeffheaton/app_dee...

~~~~~~~~~~~~~~~~ МАТЕРИАЛЫ КУРСА ~~~~~~~~~~~~~~~~
📖 Учебник — скоро
😸🐙 GitHub — https://github.com/jeffheaton/app_dee...
▶️ Плейлист —    • 2025 PyTorch Version Applications of Deep ...  
🏫 Сайт курса WUSTL — https://sites.wustl.edu/jeffheaton/t8...

~~~~~~~~~~~~~~~ ПОДКЛЮЧАЙТЕСЬ ~~~~~~~~~~~~~~~~
🖥️ Сайт: https://www.heatonresearch.com/
🐦 Twitter -   / jeffheaton  
😸🐙 GitHub - https://github.com/jeffheaton
📸 Instagram -   / jeffheatondotcom  
🦾 Discord:   / discord  
▶️ Подпишитесь: https://www.youtube.com/c/heatonresea...

~~~~~~~~~~~~~~~ ПОДДЕРЖИТЕ МЕНЯ 🙏~~~~~~~~~~~~~~~~
🅿 Patreon -   / jeffheaton  
🙏 Другие способы поддержки (некоторые бесплатные) - https://www.heatonresearch.com/suppor...

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
#Transformers #TimeSeries #PyTorch #DeepLearning #Forecasting #NLP #TimeSeriesAnalysis #TransformerModels #PyTorchTutorial #MachineLearning