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Awesome GitHub RepositoriesTraining Sequence Integration
Conversion of tabular dataframes into specialized sequences specifically for neural network training.
Distinct from Dataframe Processing: Distinct from general dataframe processing by focusing on the conversion into training sequences for deep learning.
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- jdb78/pytorch-forecasting
jdb78/pytorch-forecasting
4,933Voir sur GitHubIl s'agit d'un framework de deep learning pour prédire les valeurs futures dans des données séquentielles en utilisant des architectures PyTorch. Il fournit une boîte à outils pour la prédiction de séries temporelles à long terme et probabilistes, intégrant un pipeline de données pour convertir des dataframes tabulaires en séquences pour l'entraînement par deep learning supervisé. La bibliothèque utilise un wrapper d'entraînement pour mettre à l'échelle l'exécution du modèle sur CPU et GPU. Elle prend en charge la génération de distributions de probabilités pour les résultats futurs au lieu d'estimations ponctuelles uniques afin de quantifier l'incertitude de la prédiction. Le framework inclut des capacités pour implémenter des modèles de prévision, optimiser les hyperparamètres et évaluer la précision via des métriques multi-horizons. Il fournit également des méthodes pour comparer des architectures complexes par rapport à des modèles de base simples.
Provides utilities to convert tabular data into specialized sequences for supervised neural network training.
Python
