Je construirai des modèles de séries chronologiques en utilisant l'apprentissage profond lstm, gru et arima en utilisant python

Le temps est crucial pour la réussite d'une entreprise. Avec l'apprentissage automatique, prévoir l'avenir devient essentiel. Je me spécialise dans l’analyse et la prévision des séries temporelles, en proposant :

Décomposition, filtrage et modélisation des séries temporelles (ARIMA, GARCH, volatilité stochastique, profil matriciel, modèles à espace d’état)

Analyse des séries temporelles financières/économiques

Modèles de séries temporelles multivariées

Prévision, rétroprojection, maintenant-courant

Modèles d'apprentissage profond (RNN, LSTM, GRU, CNN, Prophet, XGBoost)

Ce que je propose :

Analyse de données : nettoyage, analyse et prétraitement pour garantir la précision.

Sélection de modèles : choisir le meilleur modèle pour votre jeu de données.

Prévision : générer des prévisions et des visualisations avec des outils avancés de ML.

Évaluation des performances : analyser les modèles avec MAE, RMSE, MAPE, R² et R² ajusté.

Rapports : fournir des insights, des tendances et un rapport détaillé avec des recommandations concrètes.

Remarque : le budget du projet dépend de la complexité et des exigences