Modern Time Series Forecasting with Python. Second Edition
Второе издание практического руководства по прогнозированию временных рядов с использованием современных методов машинного и глубокого обучения. Книга отражает фундаментальный сдвиг в области прогнозирования, где методы машинного обучения стали конкурентоспособной альтернативой традиционным статистическим подходам.
Авторы, опытные специалисты по прогнозированию спроса из Walmart и Kraft Heinz, представляют комплексный ресурс для data scientists, работающих с временными рядами. Издание охватывает как классические концепции, так и новейшие разработки в области, включая глобальное моделирование, вероятностное прогнозирование и методы конформного предсказания.
Практическая часть книги построена вокруг Python и таких библиотек, как PyTorch, pandas и экосистемы NIXTLAverse. Материал подходит для специалистов с фоновым знанием машинного обучения, но без глубокой специализированной подготовки в прогнозировании временных рядов.
Книга служит мостом между традиционными методами прогнозирования и современными подходами на основе искусственного интеллекта, предлагая структурированный путь от основ до продвинутых техник, готовых к применению в промышленных условиях.
