DeepLearning.AI
Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersagen
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Sequenzen, Zeitreihen und Vorhersagen

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Verschaffen Sie sich einen Einblick in ein Thema und lernen Sie die Grundlagen.
4.7

(5,079 Bewertungen)

Stufe Mittel

Empfohlene Erfahrung

Flexibler Zeitplan
Ca. 21 Stunden
In Ihrem eigenen Lerntempo lernen
97%
Den meisten Lernenden gefiel dieser Kurs
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Ca. 21 Stunden
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Was Sie lernen werden

  • Lösen Sie Zeitreihen und Vorhersageprobleme in TensorFlow

  • Bereiten Sie Daten für das Lernen von Zeitreihen mit Hilfe von Best Practices vor

  • Entdecken Sie, wie RNNs und ConvNets für Vorhersagen verwendet werden können

  • Erstellen Sie ein Modell zur Vorhersage von Sonnenflecken anhand realer Daten

Kompetenzen, die Sie erwerben

  • Kategorie: vorhersage
  • Kategorie: Tensorflow
  • Kategorie: Vorhersage
  • Kategorie: Zeitreihen
  • Kategorie: Maschinelles Lernen

Wichtige Details

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4 Aufgaben

Unterrichtet in Englisch

Erfahren Sie, wie Mitarbeiter führender Unternehmen gefragte Kompetenzen erwerben.

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Erweitern Sie Ihr Fachwissen im Bereich Maschinelles Lernen

Dieser Kurs ist Teil der Spezialisierung DeepLearning.AI TensorFlow Entwickler (berufsbezogenes Zertifikat)
Wenn Sie sich für diesen Kurs anmelden, werden Sie auch für dieses berufsbezogene Zertifikat angemeldet.
  • Lernen Sie neue Konzepte von Branchenexperten
  • Gewinnen Sie ein Grundverständnis bestimmter Themen oder Tools
  • Erwerben Sie berufsrelevante Kompetenzen durch praktische Projekte
  • Erwerben Sie ein Berufszertifikat von DeepLearning.AI zur Vorlage
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In diesem Kurs gibt es 4 Module

Hallo und herzlich willkommen zu diesem Kurs über Sequenzen und Vorhersagen! In diesem Kurs werfen wir einen Blick auf einige der besonderen Überlegungen, die beim Umgang mit sequenziellen Zeitreihendaten angestellt werden müssen - bei denen sich die Werte im Laufe der Zeit ändern, wie z.B. die Temperatur an einem bestimmten Tag oder die Anzahl der Besucher auf Ihrer Website. Wir werden verschiedene Methoden für die Vorhersage zukünftiger Werte in diesen Zeitreihen besprechen und dabei auf dem aufbauen, was Sie in früheren Kursen gelernt haben!

Das ist alles enthalten

10 Videos7 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

Nachdem wir uns mit Zeitreihen und einigen gängigen Attributen von Zeitreihen wie Trend und Saisonalität beschäftigt und statistische Methoden für die Projektion verwendet haben, wollen wir nun damit beginnen, neuronalen Netzwerken beizubringen, Zeitreihen zu erkennen und vorherzusagen!

Das ist alles enthalten

10 Videos2 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe3 Unbewertete Labore

Rekurrente neuronale Netzwerke und Long Short Term Memory-Netzwerke sind sehr nützlich, um sequenzielle Daten zu klassifizieren und vorherzusagen. In dieser Woche werden wir ihre Verwendung bei Zeitreihen untersuchen..

Das ist alles enthalten

8 Videos4 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

Fügen wir zu den DNNs und RNNs noch Faltungen hinzu und setzen wir das Ganze mit einer realen Datenreihe zusammen - einer, die die Sonnenfleckenaktivität über Hunderte von Jahren misst - und sehen wir, ob wir damit Vorhersagen treffen können

Das ist alles enthalten

11 Videos9 Lektüren1 Aufgabe1 Programmieraufgabe2 Unbewertete Labore

Dozent

Lehrkraftbewertungen
4.7 (770 Bewertungen)
Laurence Moroney
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19 Kurse526.601 Lernende

von

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Felipe M.
Lernender seit 2018
„Es ist eine großartige Erfahrung, in meinem eigenen Tempo zu lernen. Ich kann lernen, wenn ich Zeit und Nerven dazu habe.“
Jennifer J.
Lernender seit 2020
„Bei einem spannenden neuen Projekt konnte ich die neuen Kenntnisse und Kompetenzen aus den Kursen direkt bei der Arbeit anwenden.“
Larry W.
Lernender seit 2021
„Wenn mir Kurse zu Themen fehlen, die meine Universität nicht anbietet, ist Coursera mit die beste Alternative.“
Chaitanya A.
„Man lernt nicht nur, um bei der Arbeit besser zu werden. Es geht noch um viel mehr. Bei Coursera kann ich ohne Grenzen lernen.“

Bewertungen von Lernenden

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5.079 Bewertungen

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5

Geprüft am 21. März 2020

AK
5

Geprüft am 4. Juni 2020

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4

Geprüft am 26. Dez. 2019

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Häufig gestellte Fragen