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Séquences, séries temporelles et prédiction
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Séquences, séries temporelles et prédiction

Laurence Moroney

Instructeur : Laurence Moroney

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Obtenez un aperçu d'un sujet et apprenez les principes fondamentaux.
4.7

(5,079 avis)

niveau Intermédiaire

Expérience recommandée

Planning flexible
Env. 21 heures
Apprenez à votre propre rythme
97%
La plupart des apprenants ont aimé ce cours
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Ce que vous apprendrez

  • Résoudre des problèmes de séries temporelles et de prévisions avec TensorFlow

  • Préparer les données pour l'apprentissage des séries temporelles en utilisant les meilleures pratiques

  • Découvrez comment les RNN et ConvNets peuvent être utilisés pour les prédictions

  • Construire un modèle de prévision des taches solaires à l'aide de données réelles

Compétences que vous acquerrez

  • Catégorie : prédiction
  • Catégorie : Tensorflow
  • Catégorie : Prévisions
  • Catégorie : Séries chronologiques
  • Catégorie : Apprentissage automatique

Détails à connaître

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Évaluations

4 devoirs

Enseigné en Anglais

Découvrez comment les employés des entreprises prestigieuses maîtrisent des compétences recherchées

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Élaborez votre expertise en Apprentissage automatique

Ce cours fait partie de la Développeur DeepLearning.AI TensorFlow Certificat Professionnel
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  • Acquérez une compréhension de base d'un sujet ou d'un outil
  • Développez des compétences professionnelles avec des projets pratiques
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Il y a 4 modules dans ce cours

Bonjour aux apprenants et bienvenue dans ce cours sur les séquences et la prédiction ! Dans ce cours, nous allons examiner certaines des considérations uniques impliquées dans le traitement des données de séries temporelles séquentielles - où les valeurs changent au fil du temps, comme la température d'un jour particulier, ou le nombre de visiteurs sur votre site Web. Nous discuterons de diverses méthodologies pour prédire les valeurs futures de ces séries temporelles, en nous appuyant sur ce que vous avez appris dans les cours précédents !

Inclus

10 vidéos7 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

Après avoir exploré les séries temporelles et certains de leurs attributs communs, tels que la tendance et la saisonnalité, et après avoir utilisé des méthodes statistiques pour la projection, commençons maintenant à apprendre aux réseaux neuronaux à reconnaître et à prédire les séries temporelles !

Inclus

10 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés

Les réseaux neuronaux récurrents et les réseaux de mémoire à long terme sont très utiles pour classer et prédire des données séquentielles. Cette semaine, nous allons explorer leur utilisation avec des séries temporelles..

Inclus

8 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

En plus des DNN et des RNN, ajoutons des convolutions, puis assemblons le tout à l'aide d'une série de données réelles - une série qui mesure l'activité des taches solaires sur des centaines d'années - et voyons si nous pouvons faire des prédictions à l'aide de ces données

Inclus

11 vidéos9 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés

Instructeur

Évaluations de l’enseignant
4.7 (770 évaluations)
Laurence Moroney
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Pour quelles raisons les étudiants sur Coursera nous choisissent-ils pour leur carrière ?

Felipe M.
Étudiant(e) depuis 2018
’Pouvoir suivre des cours à mon rythme à été une expérience extraordinaire. Je peux apprendre chaque fois que mon emploi du temps me le permet et en fonction de mon humeur.’
Jennifer J.
Étudiant(e) depuis 2020
’J'ai directement appliqué les concepts et les compétences que j'ai appris de mes cours à un nouveau projet passionnant au travail.’
Larry W.
Étudiant(e) depuis 2021
’Lorsque j'ai besoin de cours sur des sujets que mon université ne propose pas, Coursera est l'un des meilleurs endroits où se rendre.’
Chaitanya A.
’Apprendre, ce n'est pas seulement s'améliorer dans son travail : c'est bien plus que cela. Coursera me permet d'apprendre sans limites.’

Avis des étudiants

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Révisé le 4 juin 2020

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Révisé le 21 mars 2020

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Révisé le 4 juin 2020

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