Haré pronósticos y predicciones de series temporales con lstm usando python

¿Tienes datos secuenciales y necesitas predecir qué viene después? Ya sea precios de acciones, consumo de energía, signos vitales de pacientes, demanda de ventas, patrones climáticos o lecturas de sensores, creo modelos de LSTM y aprendizaje profundo que extraen patrones de tus datos y entregan pronósticos precisos.

Soy Muhammad Ali Ejaz, ingeniero de aprendizaje automático con más de 6 años de experiencia en Python. Trabajo en industrias como finanzas, salud, energía, comercio minorista e investigación para ofrecer pipelines de pronóstico listos para producción.

Lo que puedo construir para ti:

Pronóstico de series temporales para acciones, criptomonedas, ventas, energía, clima y datos de sensores Detección de anomalías en datos financieros, industriales y de IoT Pronóstico de demanda e inventario para comercio minorista y cadena de suministro Predicción basada en sentimientos combinando señales de NLP con datos de series temporales Modelado de resultados de pacientes y datos de salud Clasificación y reconocimiento de patrones en datos secuenciales Implementación de modelos mediante API Flask con documentación clara

Modelos y arquitecturas:

LSTM, LSTM bidireccional, LSTM apilado GRU, CNN-LSTM, CRNN Transformadores y mecanismos de atención Modelos ARIMA y híbridos basados en bases

Lenguajes y bibliotecas:

Python, NumPy, Pandas, Matplotlib, PyTorch