Je ferai des prévisions de séries temporelles avec des modèles lstm et transformer

Ce que je propose

Libérez la puissance de vos données séquentielles avec des prévisions de séries temporelles précises. Je me spécialise dans la création de modèles avancés de deep learning adaptés pour les ventes, les marchés financiers, l'inventaire et les opérations.

Mon approche technique

• Architectures de deep learning : Mise en œuvre de modèles de pointe incluant LSTM, GRU et réseaux basés sur Transformer (comme Temporal Fusion Transformers) pour capturer des motifs complexes et non linéaires.
• Feature engineering : Prétraitement rigoureux des données, gestion des valeurs manquantes, mise à l’échelle et extraction de caractéristiques temporelles essentielles (lags, fenêtres mobiles, effets de vacances).
• Analyse de saisonnalité et de tendance : Isolation des cycles et tendances sous-jacents pour garantir des prévisions stables à long et court terme.
• Optimisation des hyperparamètres : Optimisation automatisée (Optuna/GridSearch) pour maximiser la performance du modèle.
• Benchmarking rigoureux : Je valide les gains du deep learning en les comparant à des modèles statistiques classiques comme ARIMA, SARIMAX et Facebook Prophet.

Livrables

Vous recevrez un code Python propre, prêt pour la production, des métriques d’évaluation complètes ($MAE, RMSE, MAPE$) et des visualisations claires.

Transformons vos données historiques en insights futurs.