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

Unit8 Talks #8 - Time series forecasting made easy - Introduction to Darts

Автор: Unit8

Загружено: 2020-12-16

Просмотров: 17466

Описание:

Unit8 Talks #8 - On technology - Time series forecasting made easy - Introduction to Open-source Darts

Darts is our open source Python library for time series manipulation and forecasting. Among other things, it contains a good collection of forecasting models - from ARIMA to RNNs and convolutional networks, which can all be used through a single API.

In this webinar, we will discuss the reasons why we decided to create Darts, and how it can be used. In particular, we will cover a few examples that will give an overview of the main functionalities, and discuss some of the roadmap for future developments of Darts.

Who should attend?
Data Scientists
Forecasting enthusiasts
Python enthusiasts

Read more on Darts -   / darts-time-series-made-easy-in-python  

Get in touch [email protected]

More about Unit8 - https://unit8.co/
Unit8 on LinkedIn -   / unit8.co  
Unit8 on Twitter -   / unit8co  
Unit8 on Instagram -   / unit8.co  
Unit8 on Medium -   / unit8-machine-learning  

Unit8 Talks #8 -  Time series forecasting made easy - Introduction to Darts

Поделиться в:

Доступные форматы для скачивания:

Скачать видео mp4

  • Информация по загрузке:

Скачать аудио mp3

Похожие видео

array(10) { [0]=> object(stdClass)#6852 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "7Xl-tl7DznQ" ["related_video_title"]=> string(86) "Unit8 Talks #9 - From Customer Churn to Climate Change - The Impact of AI in Insurance" ["posted_time"]=> string(21) "4 года назад" ["channelName"]=> string(5) "Unit8" } [1]=> object(stdClass)#6825 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "g6OXDnXEtFA" ["related_video_title"]=> string(94) "Darts for Time Series Forecasting - Julien Herzen, Francesco Lässig at PyData Global 2021" ["posted_time"]=> string(21) "3 года назад" ["channelName"]=> string(5) "Unit8" } [2]=> object(stdClass)#6850 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "z3ZnOW-S550" ["related_video_title"]=> string(55) "Time Series Forecasting with XGBoost - Advanced Methods" ["posted_time"]=> string(21) "2 года назад" ["channelName"]=> string(9) "Rob Mulla" } [3]=> object(stdClass)#6857 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "ERKDHZyZDwA" ["related_video_title"]=> string(34) "Dynamic time warping 1: Motivation" ["posted_time"]=> string(21) "3 года назад" ["channelName"]=> string(13) "Herman Kamper" } [4]=> object(stdClass)#6836 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "0EW1LhToXA0" ["related_video_title"]=> string(76) "Harnessing the Power of Forecasting: Best Practices and Use Cases with Darts" ["posted_time"]=> string(28) "11 месяцев назад" ["channelName"]=> string(5) "Unit8" } [5]=> object(stdClass)#6854 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "i7JNt5qN2Sg" ["related_video_title"]=> string(49) "Nixtla: Deep Learning for Time Series Forecasting" ["posted_time"]=> string(21) "2 года назад" ["channelName"]=> string(10) "Databricks" } [6]=> object(stdClass)#6849 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "35UoBDSZF3s" ["related_video_title"]=> string(102) "ИИ-инструменты и будущее ИИ в разработке / Гриша Бакунов" ["posted_time"]=> string(21) "8 дней назад" ["channelName"]=> string(30) "Эволюция Кода 🧬" } [7]=> object(stdClass)#6859 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "Kf6b5falv0M" ["related_video_title"]=> string(93) "Darts for Time Series Forecasting - Julien Herzen, Francesco Lässig | PyData Global 2021" ["posted_time"]=> string(21) "3 года назад" ["channelName"]=> string(6) "PyData" } [8]=> object(stdClass)#6835 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "4rgndR9v8ok" ["related_video_title"]=> string(90) "Спецназ Израиля провёл наземную операцию в Иране" ["posted_time"]=> string(21) "4 часа назад" ["channelName"]=> string(31) "Сергей Ауслендер" } [9]=> object(stdClass)#6853 (5) { ["video_id"]=> int(9999999) ["related_video_id"]=> string(11) "iyrnPNBWIQ4" ["related_video_title"]=> string(161) "«Жить надо сегодня». Олег Тиньков и Майкл Калви о взлете нового финтех-стартапа Plata" ["posted_time"]=> string(23) "5 часов назад" ["channelName"]=> string(28) "Это Осетинская!" } }
Unit8 Talks #9 - From Customer Churn to Climate Change - The Impact of AI in Insurance

Unit8 Talks #9 - From Customer Churn to Climate Change - The Impact of AI in Insurance

Darts for Time Series Forecasting - Julien Herzen, Francesco Lässig at PyData Global 2021

Darts for Time Series Forecasting - Julien Herzen, Francesco Lässig at PyData Global 2021

Time Series Forecasting with XGBoost - Advanced Methods

Time Series Forecasting with XGBoost - Advanced Methods

Dynamic time warping 1: Motivation

Dynamic time warping 1: Motivation

Harnessing the Power of Forecasting: Best Practices and Use Cases with Darts

Harnessing the Power of Forecasting: Best Practices and Use Cases with Darts

Nixtla: Deep Learning for Time Series Forecasting

Nixtla: Deep Learning for Time Series Forecasting

ИИ-инструменты и будущее ИИ в разработке / Гриша Бакунов

ИИ-инструменты и будущее ИИ в разработке / Гриша Бакунов

Darts for Time Series Forecasting - Julien Herzen, Francesco Lässig | PyData Global 2021

Darts for Time Series Forecasting - Julien Herzen, Francesco Lässig | PyData Global 2021

Спецназ Израиля провёл наземную операцию в Иране

Спецназ Израиля провёл наземную операцию в Иране

«Жить надо сегодня». Олег Тиньков и Майкл Калви о взлете нового финтех-стартапа Plata

«Жить надо сегодня». Олег Тиньков и Майкл Калви о взлете нового финтех-стартапа Plata

© 2025 dtub. Все права защищены.



  • Контакты
  • О нас
  • Политика конфиденциальности



Контакты для правообладателей: [email protected]