Je vais faire des prévisions et des prédictions de séries temporelles avec LSTM en Python

Avez-vous des données séquentielles et souhaitez-vous prévoir ce qui va suivre ? Que ce soit les prix des actions, la consommation d’énergie, les signes vitaux des patients, la demande en ventes, les modèles météorologiques ou les lectures de capteurs, je conçois des modèles LSTM et d’apprentissage profond qui extraient des motifs de vos données et fournissent des prévisions précises.

Je suis Muhammad Ali Ejaz, ingénieur en apprentissage automatique avec plus de 6 ans d’expérience en Python. Je travaille dans divers secteurs, notamment la finance, la santé, l’énergie, la vente au détail et la recherche, pour livrer des pipelines de prévision prêts pour la production.

Ce que je peux réaliser pour vous :

Prévision de séries temporelles pour les actions, crypto-monnaies, ventes, énergie, météo et données de capteurs Détection d’anomalies dans les données financières, industrielles et IoT Prévision de la demande et des stocks pour la vente au détail et la chaîne d’approvisionnement Prédiction basée sur le sentiment en combinant les signaux NLP avec les données de séries temporelles Modélisation des résultats des patients et des données de santé Classification et reconnaissance de motifs dans des données séquentielles Déploiement de modèles via API Flask avec une documentation claire

Modèles et architectures :

LSTM, LSTM bidirectionnel, LSTM empilé, GRU, CNN-LSTM, CRNN Transformateurs et mécanismes d’attention Modèles ARIMA de référence et hybrides

Langages et bibliothèques :

Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch