Charlas - Kin Gutierrez Olivares/Federico Garza Ramirez: Nixtla: Deep Learning para pronóstico

Descubre cómo utilizar deep learning para pronósticos de series temporales en esta charla de PyCon US. Explora Nixtlats, una librería de Python diseñada para facilitar el uso de modelos de vanguardia como ESRNN y N-BEATS en entornos productivos. Aprende sobre los desafíos del pronóstico de series temporales, sus aplicaciones comerciales y las mejores prácticas para entrenar y desplegar modelos. Examina los componentes de Nixtlats, incluyendo datasets, modelos avanzados y funciones de evaluación. Observa la reproducción de resultados de vanguardia utilizando el modelo ganador de la competencia M4 de series temporales. Sumérgete en la arquitectura NBEATS, la motivación detrás de N-HITS, y descubre el ecosistema de pronósticos de Nixtla en esta presentación informativa de 28 minutos.

Introduction
NBEATS Motivation and Contributions
NBEATS Architecture
N-HITS: Motivation
N-HITS: Hierarchical Interpolation
N-HITS: Empirical Results
Nixtla: Forecasting Ecosystem