1 रिपॉजिटरी
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
4,933GitHub पर देखेंयह PyTorch आर्किटेक्चर का उपयोग करके अनुक्रमिक डेटा (sequential data) में भविष्य के मूल्यों की भविष्यवाणी करने के लिए एक डीप लर्निंग फ्रेमवर्क है। यह लॉन्ग-हॉरिजन और प्रोबेबिलिस्टिक टाइम सीरीज़ प्रेडिक्शन के लिए एक टूलकिट प्रदान करता है, जिसमें सुपरवाइज्ड डीप लर्निंग ट्रेनिंग के लिए टैबुलर डेटाफ्रेम्स को अनुक्रमों में बदलने के लिए एक डेटा पाइपलाइन शामिल है। यह लाइब्रेरी CPUs और GPUs पर मॉडल निष्पादन को स्केल करने के लिए एक ट्रेनिंग रैपर का उपयोग करती है। यह भविष्यवाणी अनिश्चितता को मापने के लिए सिंगल पॉइंट अनुमानों के बजाय भविष्य के परिणामों के लिए संभाव्यता वितरण (probability distributions) के निर्माण का समर्थन करती है। यह फ्रेमवर्क फोरकास्टिंग मॉडल लागू करने, हाइपरपैरामीटर्स को ऑप्टिमाइज़ करने और मल्टी-हॉरिजन मेट्रिक्स के माध्यम से सटीकता का मूल्यांकन करने के लिए क्षमताएं शामिल करता है। यह सरल बेसलाइन मॉडल्स के विरुद्ध जटिल आर्किटेक्चर को बेंचमार्क करने के तरीके भी प्रदान करता है।
Provides utilities to convert tabular data into specialized sequences for supervised neural network training.
Python
