Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
Unlock the potential of time series data with deep learning expertise using PyTorch and Python.
Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection
منتج #: 108807314

Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection

منتج #: 108807314

JOD 59

تفاصيل السعر

باستثناء رسوم الشحن والجمارك ( سيتم احتساب رسوم الشحن والجمارك عند إتمام الشراء )

*سيتم استيراد جميع العناصر من المملكة المتحدة

متوفر فى المخزون
المملكة المتحدة مستورد من متجر UK

كمية:

اطلب الآن واحصل عليه حول الجمعة, أكتوبر 23
أفضل شركائنا اللوجستيين
  • fedex
  • dhl
Unlock the potential of time series data with deep learning expertise using PyTorch and Python.
fast shipping

شحن
سريع

free return

استرجاع
مجاني*

تغليف آمن

تغليف آمن

منتجات أصلية %100

منتجات أصلية %100

pci-dss

الامتثال لمعيار PCI DSS

iso certified

حاصل على شهادة ISO 27001


paypal payment
visa payment
mastercard payment

تفاصيل المنتج

Shop Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection online at a best price in الاردن. 1805129236
Publisher Packt Publishing
Publication date 29 Mar. 2024
Language English
Print length 304 pages
ISBN-10 1805129236
ISBN-13 978-1805129233
Item weight 476 g
Dimensions 19.05 x 1.57 x 23.5 cm

وصف المنتج

Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch and Python recipes for forecasting, classification, and anomaly detection

هل لديك أي استفسار؟ تحدث معنا

أسئلة العملاء & الإجابات

  • سؤال: كيف تتسوق Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch عبر الانترنت من يوباى?

    إجابه: من السهل التسوق في Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch عبر الإنترنت من يوباي. كل ما عليك فعله هو البحث عن المنتج واختيار طريقة الشحن الخاصة بك أثناء الدفع وسيتم توصيله الى عنوانك
  • سؤال: هل Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch متوفر للتسوق عبر الإنترنت في Jordan؟

    إجابه: نعم ، في يوباي Jordan هذا المنتج متاح لك للتسوق بسعر مناسب. Deep Learning for Time Series Cookbook: Use PyTorch غير متوفر محليًا ولكن يمكنك الوثوق بنا بخدماتنا للشحن السريع.
  • سؤال: كم من الوقت يستغرق الحصول على المنتج بعد تقديم الطلب؟

    إجابه: يختلف وقت تسليم المنتج الذي طلبته حسب ما طلبته وطريقة الشحن التي اخترتها. يتم ذكر وقت التسليم المقدر أثناء عملية الدفع ، لذا كن مرتاحًا أثناء التسوق.

Higher Education Editorial Review

Deep Learning For Time Series Cookbook: Use PyTorch And Python Recipes For Forecasting, Classification, And Anomaly Detection offers practical applications and recipes for utilizing deep learning techniques effectively in time series analysis. The book, published by Packt Publishing, features 304 pages of insightful content, scheduled for release on 29 Mar. 2024, making it a timely addition for enthusiasts and professionals alike. Readers will appreciate the clear layout and accessible language, as it covers essential topics like forecasting and classification using PyTorch and Python. This makes it suitable for both beginners and advanced practitioners looking to enhance their skills in anomaly detection and other critical areas of time series data processing.

مراجعات العملاء وتقييماتهم

5.0
1 تقييمات العملاء
  • 5 نجمة
    100%
  • 4 نجمة
    0%
  • 3 نجمة
    0%
  • 2 نجمة
    0%
  • 1 نجمة
    0%

أضف تقييم لهذا المنتج

شارك أفكارك مع عملاء آخرين

إيجابيات

  • Comprehensive recipes for hands-on learning
  • Covers key topics like anomaly detection
  • Accessible language for all skill levels
  • Structured layout enhances learning experience
  • Focus on practical applications with PyTorch

سلبيات

  • Some users may find it too technical at times

تاريخ سعر المنتج

معلومات مهمة

  • القيود: بالنسبة للمنتجات التي يتم شحنها دولياً، يُرجى ملاحظة أن أي ضمان من الشركة المصنعة قد لا يكون صالحاً؛ قد لا تتوفر خيارات خدمة الشركة المصنعة؛ قد لا تكون أدلة المنتج والتعليمات وتحذيرات السلامة مكتوبة بلغة بلد المقصد؛ قد لا يتم تصميم المنتجات (والمواد المصاحبة لها) وفقاً لمعايير بلد الوجهة والمواصفات ومتطلبات الملصقات؛ وقد لا تتوافق المنتجات مع الجهد الكهربي المستخدم في بلد الوجهة والمعايير الكهربائية الأخرى (تتطلب استخدام محوّل كهربي أو جهاز تحويل إذا كان ذلك مناسباً). المستلم مسؤول عن ضمان إمكانية استيراد المنتج بشكل قانوني إلى بلد الوجهة. عند الطلب من يوباي أو الشركات التابعة لها، يكون المستلم هو المستورد المسجل ويجب أن يلتزم بجميع القوانين واللوائح الخاصة ببلد الوجهة.
  • ليست كل المنتجات المدرجة على يوباي معروضة للبيع، لأن يوباي هو محرك بحث عالمي. المنتجات تخضع للوائح التصدير / التجارة.