Dive into the world of Recurrent Neural Networks (RNNs) with this in-depth course designed to equip you with essential knowledge and hands-on skills using TensorFlow. Start with an introduction to the core concepts of sequence data and time series forecasting, then progress to understanding and implementing autoregressive linear models. Discover how to apply simple RNNs to solve many-to-one and many-to-many problems, with practical coding sessions in TensorFlow 2.
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Dozent: Packt - Course Instructors
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Stufe Mittel
Empfohlene Erfahrung
Es dauert 9 Stunden
3 Wochen bei 3 Stunden pro Woche
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Was Sie lernen werden
Identify the fundamental concepts of sequence data and time series forecasting.
Explain the workings of autoregressive linear models and simple RNNs.
Implement GRU and LSTM units for various prediction tasks using TensorFlow.
Differentiate between simple RNNs, GRU, and LSTM units.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Machine Learning
- Kategorie: TensorFlow 2
- Kategorie: Data Learning
- Kategorie: Data Science
- Kategorie: Recurrent Neural Networks
Wichtige Details
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September 2024
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1 Aufgabe
Unterrichtet in Englisch
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In diesem Kurs gibt es 3 Module
In this module, we will introduce the instructor and provide an overview of the course. You'll learn about the course structure, the key concepts covered, and the differences between machine learning and deep learning recommender systems.
Das ist alles enthalten
5 Videos1 Lektüre
In this module, we will explore the fundamentals of recommender systems, including their motivations, processes, and goals. You'll learn about different generations of recommender systems, their real-world applications, and the challenges they face. Additionally, this section covers various filtering techniques and their evaluation methods.
Das ist alles enthalten
63 Videos
In this module, we will delve into the application of deep learning techniques in recommender systems. You'll learn about foundational concepts, inference mechanisms, and different deep learning models, such as neural collaborative filtering and variational autoencoders. This module also includes a project on building an Amazon product recommendation system using TensorFlow.
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26 Videos1 Aufgabe
Dozent
von
Empfohlen, wenn Sie sich für Machine Learning interessieren
Sungkyunkwan University
University of Minnesota
DeepLearning.AI
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