charlas-kin-gutierrez-olivares-federico-garza-ramirez-nixtla-deep-learning-para-pronostico.json

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  "copyright_text": "CC BY",
  "description": "El pron\u00f3stico de series de tiempo tiene una amplia gama de aplicaciones: finanzas, retail, salud, IoT, etc. Recientemente modelos de deep learning como ESRNN o N-BEATS han demostrado tener performance estado del arte en estas tareas. Nixtlats es una librer\u00eda de python que hemos desarrollado para facilitar el uso de estos modelos estado del arte a data scientists y developers, para que puedan utilizarlos en ambientes productivos. Escrita en pytorch, su dise\u00f1o est\u00e1 enfocado en la usabilidad y reproducibilidad de los experimentos. Para ello, nixtlats cuenta con diversos m\u00f3dulos:\n\nData: contiene datasets de diversas competencias de series de tiempo.\nModels: incluye modelos estado del arte.\nEvaluation: posee diversas funciones de p\u00e9rdida y m\u00e9tricas de evaluaci\u00f3n.\n\nObjetivo:\n\n-Introducir a les asistentes a los retos del pron\u00f3stico de series de tiempo con deep learning.\n-Aplicaciones comerciales del pron\u00f3stico de series de tiempo.\n-Describir nixtlats, sus componentes y las mejores pr\u00e1cticas para entrenamiento y despliegue de modelos estado del arte en productivo.\n-Reproducci\u00f3n de resultados estado del arte usando nixtlats del modelo ganador de la competencia M4 de series de tiempo (ESRNN).",
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    "Kin Gutierrez Olivares"
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  "title": "Nixtla: Deep Learning para pron\u00f3stico de series de tiempo.",
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