If you are a software developer who wants to build scalable AI-powered algorithms, you need to understand how to use the tools to build them. This Specialization will teach you best practices for using TensorFlow, a popular open-source framework for machine learning.
Sequences, Time Series and Prediction
Sequences, Time Series and Prediction
Ce cours fait partie de DeepLearning.AI TensorFlow Developer Certificat Professionnel
Instructeur : Laurence Moroney
142 505 déjà inscrits
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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
Ce que vous apprendrez
Solve time series and forecasting problems in TensorFlow
Prepare data for time series learning using best practices
Explore how RNNs and ConvNets can be used for predictions
Build a sunspot prediction model using real-world data
Compétences que vous acquerrez
- Catégorie : prediction
- Catégorie : Tensorflow
- Catégorie : Forecasting
- Catégorie : Time Series
- Catégorie : Machine Learning
Détails à connaître
Certificat partageable
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Évaluations
4 devoirs
Enseigné en Anglais
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Il y a 4 modules dans ce cours
Hi Learners and welcome to this course on sequences and prediction! In this course we'll take a look at some of the unique considerations involved when handling sequential time series data -- where values change over time, like the temperature on a particular day, or the number of visitors to your web site. We'll discuss various methodologies for predicting future values in these time series, building on what you've learned in previous courses!
Inclus
10 vidéos7 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
Having explored time series and some of the common attributes of time series such as trend and seasonality, and then having used statistical methods for projection, let's now begin to teach neural networks to recognize and predict on time series!
Inclus
10 vidéos2 lectures1 devoir1 devoir de programmation3 laboratoires non notés
Recurrent Neural networks and Long Short Term Memory networks are really useful to classify and predict on sequential data. This week we'll explore using them with time series...
Inclus
8 vidéos4 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
On top of DNNs and RNNs, let's also add convolutions, and then put it all together using a real-world data series -- one which measures sunspot activity over hundreds of years, and see if we can predict using it.
Inclus
11 vidéos9 lectures1 devoir1 devoir de programmation2 laboratoires non notés
Instructeur
Évaluations de l’enseignant
4.7 (770 évaluations)Offert par
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CertNexus
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