• ClipSaver
  • dtub.ru
ClipSaver
Русские видео
  • Смешные видео
  • Приколы
  • Обзоры
  • Новости
  • Тесты
  • Спорт
  • Любовь
  • Музыка
  • Разное
Сейчас в тренде
  • Фейгин лайф
  • Три кота
  • Самвел адамян
  • А4 ютуб
  • скачать бит
  • гитара с нуля
Иностранные видео
  • Funny Babies
  • Funny Sports
  • Funny Animals
  • Funny Pranks
  • Funny Magic
  • Funny Vines
  • Funny Virals
  • Funny K-Pop

Heidrich & Kiraly - sktime: python toolbox for time series- next-generation AI | PyData Paris 2024 скачать в хорошем качестве

Heidrich & Kiraly - sktime: python toolbox for time series- next-generation AI | PyData Paris 2024 1 год назад

скачать видео

скачать mp3

скачать mp4

поделиться

телефон с камерой

телефон с видео

бесплатно

загрузить,

Не удается загрузить Youtube-плеер. Проверьте блокировку Youtube в вашей сети.
Повторяем попытку...
Heidrich & Kiraly - sktime: python toolbox for time series- next-generation AI | PyData Paris 2024
  • Поделиться ВК
  • Поделиться в ОК
  •  
  •  


Скачать видео с ютуб по ссылке или смотреть без блокировок на сайте: Heidrich & Kiraly - sktime: python toolbox for time series- next-generation AI | PyData Paris 2024 в качестве 4k

У нас вы можете посмотреть бесплатно Heidrich & Kiraly - sktime: python toolbox for time series- next-generation AI | PyData Paris 2024 или скачать в максимальном доступном качестве, видео которое было загружено на ютуб. Для загрузки выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Скачать mp3 с ютуба отдельным файлом. Бесплатный рингтон Heidrich & Kiraly - sktime: python toolbox for time series- next-generation AI | PyData Paris 2024 в формате MP3:


Если кнопки скачивания не загрузились НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если возникают проблемы со скачиванием видео, пожалуйста напишите в поддержку по адресу внизу страницы.
Спасибо за использование сервиса ClipSaver.ru



Heidrich & Kiraly - sktime: python toolbox for time series- next-generation AI | PyData Paris 2024

sktime is a widely used scikit-learn compatible library for learning with time series. sktime is easily extensible by anyone, and interoperable with the pydata/numfocus stack. This talk presents progress, challenges, and newest features off the press, in extending the sktime framework to deep learning and foundation models. Recent progress in generative AI and deep learning is leading to an ever-exploding number of popular “next generation AI” models for time series tasks like forecasting, classification, segmentation. Particular challenges of the new AI ecosystem are inconsistent formal interfaces, different deep learning backends, vendor specific APIs and architectures which do not match sklearn-like patterns well – every practitioner who has tried to use at least two such models at the same time (outside sktime) will have their individual painful memories. We show how sktime brings its unified interface architecture for time series modelling to the brave new AI frontier, using novel design patterns building on ideas from hugging face and scikit-learn, to provide modular, extensible building blocks with a simple specification language. www.pydata.org PyData is an educational program of NumFOCUS, a 501(c)3 non-profit organization in the United States. PyData provides a forum for the international community of users and developers of data analysis tools to share ideas and learn from each other. The global PyData network promotes discussion of best practices, new approaches, and emerging technologies for data management, processing, analytics, and visualization. PyData communities approach data science using many languages, including (but not limited to) Python, Julia, and R. PyData conferences aim to be accessible and community-driven, with novice to advanced level presentations. PyData tutorials and talks bring attendees the latest project features along with cutting-edge use cases. 00:00 Welcome! 00:10 Help us add time stamps or captions to this video! See the description for details. Want to help add timestamps to our YouTube videos to help with discoverability? Find out more here: https://github.com/numfocus/YouTubeVi...

Comments
  • Cheuk Ting Ho - Counting down for CRA: updates and expectations | PyData Paris 2024 1 год назад
    Cheuk Ting Ho - Counting down for CRA: updates and expectations | PyData Paris 2024
    Опубликовано: 1 год назад
  • Kishan Manani - Feature Engineering for Time Series Forecasting | PyData London 2022 3 года назад
    Kishan Manani - Feature Engineering for Time Series Forecasting | PyData London 2022
    Опубликовано: 3 года назад
  • Chronos: Time series forecasting in the age of pretrained models 10 месяцев назад
    Chronos: Time series forecasting in the age of pretrained models
    Опубликовано: 10 месяцев назад
  • Kiraly, Risi, & Tveten - sktime: time series anomaly detection, changepoint detection, segmentation 8 месяцев назад
    Kiraly, Risi, & Tveten - sktime: time series anomaly detection, changepoint detection, segmentation
    Опубликовано: 8 месяцев назад
  • KEYNOTE: Olivier Grisel - Handling predictive uncertainty in Machine Learning | PyData Paris 2024 1 год назад
    KEYNOTE: Olivier Grisel - Handling predictive uncertainty in Machine Learning | PyData Paris 2024
    Опубликовано: 1 год назад
  • Automated feature extraction and selection for challenging time-series prediction problems 7 лет назад
    Automated feature extraction and selection for challenging time-series prediction problems
    Опубликовано: 7 лет назад
  • Как крутят нейронки на периферийных устройствах / База по Edge Computing от инженера из Qualcomm 21 час назад
    Как крутят нейронки на периферийных устройствах / База по Edge Computing от инженера из Qualcomm
    Опубликовано: 21 час назад
  • Benchmarking Time Series Foundation Models with sktime 2 месяца назад
    Benchmarking Time Series Foundation Models with sktime
    Опубликовано: 2 месяца назад
  • Kishan Manani- Backtesting and error metrics for modern time series forecasting | PyData London 2024 1 год назад
    Kishan Manani- Backtesting and error metrics for modern time series forecasting | PyData London 2024
    Опубликовано: 1 год назад
  • Introduction to Generative AI 1 год назад
    Introduction to Generative AI
    Опубликовано: 1 год назад
  • AI Foundations Course – Python, Machine Learning, Deep Learning, Data Science 1 год назад
    AI Foundations Course – Python, Machine Learning, Deep Learning, Data Science
    Опубликовано: 1 год назад
  • Get Started in Time Series Forecasting in Python | Full Course 6 месяцев назад
    Get Started in Time Series Forecasting in Python | Full Course
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Benedikt Heidrich - Benchmarking Time Series Foundation Models With sktime 6 месяцев назад
    Benedikt Heidrich - Benchmarking Time Series Foundation Models With sktime
    Опубликовано: 6 месяцев назад
  • Introduction to Generative AI 2 года назад
    Introduction to Generative AI
    Опубликовано: 2 года назад
  • Complete Time Series Analysis and Forecasting with Python 1 год назад
    Complete Time Series Analysis and Forecasting with Python
    Опубликовано: 1 год назад
  • Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр... 3 года назад
    Прогнозирование временных рядов с помощью XGBoost — используйте Python и машинное обучение для пр...
    Опубликовано: 3 года назад
  • Запуск нейросетей локально. Генерируем - ВСЁ 3 недели назад
    Запуск нейросетей локально. Генерируем - ВСЁ
    Опубликовано: 3 недели назад
  • How to Predict the Future with Python (Forecasting Tutorial) 3 года назад
    How to Predict the Future with Python (Forecasting Tutorial)
    Опубликовано: 3 года назад
  • Time series anomaly detection with a human-in-the-loop [PyCon DE & PyData Berlin 2024] 1 год назад
    Time series anomaly detection with a human-in-the-loop [PyCon DE & PyData Berlin 2024]
    Опубликовано: 1 год назад
  • Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS? 1 день назад
    Появляется новый тип искусственного интеллекта, и он лучше, чем LLMS?
    Опубликовано: 1 день назад

Контактный email для правообладателей: [email protected] © 2017 - 2025

Отказ от ответственности - Disclaimer Правообладателям - DMCA Условия использования сайта - TOS



Карта сайта 1 Карта сайта 2 Карта сайта 3 Карта сайта 4 Карта сайта 5