خرید و دانلود نسخه کامل کتاب Modern Time Series Forecasting with Python: Industry-ready machine learning and deep learning time series analysis with PyTorch

📝 توضیح فارسی

کتاب «پیش‌بینی سری‌های زمانی مدرن با پایتون: تحلیل سری‌های زمانی با یادگیری ماشین و یادگیری عمیق به کمک PyTorch» نوشته مانو جوزف و جفری تاکس یک منبع جامع و کاربردی برای متخصصان داده، تحلیل‌گران و علاقه‌مندان به یادگیری ماشین است که می‌خواهند مهارت‌های خود را در حوزه پیش‌بینی سری‌های زمانی ارتقا دهند. این کتاب با ترکیب روش‌های سنتی و مدرن، به خوانندگان نشان می‌دهد چگونه می‌توان از ابزارها و الگوریتم‌های پیشرفته برای تحلیل و پیش‌بینی داده‌های زمانی در صنایع مختلف استفاده کرد. در بخش‌های ابتدایی، اصول و مبانی سری‌های زمانی، روش‌های کلاسیک و چالش‌های مرتبط بررسی می‌شوند. سپس نویسندگان با معرفی کتابخانه PyTorch، مدل‌های یادگیری عمیق مانند RNN، LSTM، GRU و حتی شبکه‌های ترنسفورمر را برای پیش‌بینی دقیق‌تر توضیح می‌دهند. همچنین مباحثی همچون آماده‌سازی داده‌ها، مهندسی ویژگی‌ها، ارزیابی مدل‌ها و کاربرد عملی الگوریتم‌ها در حوزه‌های مالی، بازاریابی و صنعت انرژی مطرح می‌شود. ویژگی مهم کتاب، تمرکز بر آموزش گام‌به‌گام همراه با کدهای عملی در پایتون است که باعث می‌شود خواننده بتواند مدل‌ها را مستقیماً در پروژه‌های واقعی به کار گیرد. این اثر انتخابی عالی برای کسانی است که به دنبال یادگیری کاربردی و صنعتی پیش‌بینی سری‌های زمانی با استفاده از تکنیک‌های مدرن هستند.

📝 English Description

“Modern Time Series Forecasting with Python: Industry-ready machine learning and deep learning time series analysis with PyTorch” by Manu Joseph and Jeffrey Tackes is a practical and comprehensive resource for data scientists, analysts, and machine learning practitioners who want to enhance their expertise in time series forecasting. The book bridges traditional approaches with modern, AI-driven techniques to provide a complete understanding of how time series models can be applied in real-world industries. It begins with fundamental concepts, including classical statistical models and the challenges inherent in time-dependent data. From there, it transitions into advanced methodologies, introducing deep learning models such as RNNs, LSTMs, GRUs, and Transformers, implemented with PyTorch. The authors place a strong emphasis on real-world applications, showing how these models can be used in domains such as finance, marketing, and energy forecasting. In addition to model building, the book covers essential topics like data preprocessing, feature engineering, performance evaluation, and production deployment. Each concept is reinforced with hands-on coding examples in Python, enabling readers to immediately apply their knowledge in practice. This structured, example-driven approach makes the book suitable for both beginners in time series analysis and experienced professionals seeking to adopt modern machine learning techniques.