在最新的分享中，Kirk Borne 探討了如何利用 Python 進行現代時間序列預測，並強調了機器學習在提升預測準確性方面的應用。他指出，使用 PyTorch 和 PANDAS 進行行業級的時間序列分析，能夠幫助用戶通過實際案例來應用全球模型以改善預測結果。Borne 還提到，增強時間序列工具包的方式包括使用深度學習模型，如 RNN、變壓器和 N-BEATS。此外，他介紹了概率預測的技術，包括符合預測、蒙地卡羅丟棄法和分位數回歸，這些方法能進一步提升預測的準確性。值得一提的是，購買相關書籍的讀者將獲得免費的 PDF 格式電子書，這為學習者提供了更多的資源和便利。