Si vous êtes un développeur de logiciels qui veut construire des algorithmes évolutifs alimentés par l'IA, vous devez comprendre comment utiliser les outils pour les construire. Cette spécialisation vous enseignera les meilleures pratiques pour utiliser TensorFlow, un framework open-source populaire pour l'apprentissage automatique. Dans ce quatrième cours, vous apprendrez à construire des modèles de séries chronologiques dans TensorFlow. Vous commencerez par mettre en œuvre les meilleures pratiques pour préparer les données de séries chronologiques. Vous explorerez également comment les RNN et les ConvNets 1D peuvent être utilisés pour la prédiction. Enfin, vous appliquerez tout ce que vous avez appris tout au long de la spécialisation pour construire un modèle de prédiction des taches solaires en utilisant des données du monde réel ! Le cours Apprentissage automatique et la spécialisation Deep learning d'Andrew Ng enseignent les principes les plus importants et les plus fondamentaux de l'apprentissage automatique et du Deep learning. Cette nouvelle spécialisation DeepLearning.IA TensorFlow Developer vous apprend à utiliser TensorFlow pour mettre en œuvre ces principes afin que vous puissiez commencer à construire et à appliquer des modèles évolutifs à des problèmes du monde réel. Pour développer une compréhension plus approfondie du fonctionnement des réseaux de neurones, nous vous recommandons de suivre la spécialisation Deep learning.
Séquences, séries temporelles et prédiction
Ce cours fait partie de Développeur DeepLearning.AI TensorFlow Certificat Professionnel
Instructeur : Laurence Moroney
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(5,079 avis)
Expérience recommandée
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
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4 devoirs
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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 !
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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
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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
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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
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