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ai-ml-timeseries

Operational patterns, templates, and decision rules for time series forecasting (modern best practices): tree-based methods (LightGBM), deep learning (Transformers, RNNs), future-guided learning, temporal validation, feature engineering, generative TS (Chronos), and production deployment. Emphasizes explainability, long-term dependency handling, and adaptive forecasting.

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Installation

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Instructions

Fonctions et usage

Operational patterns, templates, and decision rules for time series forecasting (modern best practices): tree-based methods (LightGBM), deep learning (Transformers, RNNs), future-guided learning, temporal validation, feature engineering, generative TS (Chronos), and production deployment. Emphasizes explainability, long-term dependency handling, and adaptive forecasting.

Démarrage rapide

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Exemples

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Historique source

Date d’indexation
2026-01-20
Mise à jour de l’index
2026-02-24
Branch
main

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