Entrenar y optimizar una red neuronal recurrente (RNN y LSTM)
Predecir series temporales con Facebook' Prophet
Predecir datos futuros con modelos de series temporales
En este proyecto aplicado y práctico aprenderás a entrenar redes neuronales recurrentes (RNN y LSTM) y modelos de Prophet para predecir series temporales. Tanto las redes LSTM como Prophet son algunos de los modelos más avanzados para predecir valores futuros en base a series de tiempo. Por ello, te enseñaremos a como pre-procesar y preparar tus datos, a entrenar los modelos, a evaluarlos, a optimizarlos y a utilizarlos para predecir datos futuros. Al finalizar este curso habrás aprendido a entrenar tus propios modelos y a aplicarlos en tus propios proyectos.
Deep Learning
Prophet
Time Series
Long Short-Term Memory (ISTM)
keras
Votre enseignant(e) vous guidera étape par étape, grâce à une vidéo en écran partagé sur votre espace de travail :
Introducción a las series temporales
Fundamentos de Redes Neuronales Recurrentes (RNN y LSTM)
Funciones básicas con Keras
Pre-procesamiento de datos y entrenamiento del modelo LSTM
Ejercicio práctico. Desarrollo de un modelo LSTM
Evaluación del modelo y predicciones
Ejercicio práctico. Evaluación del modelo y predicción
Desarrollo de un modelo avanzado de LSTM
Ejercicio práctico. Modelo avanzado de LSTM
Predicción con nuevos datos y despliegue del modelo
Ejercicio práctico. Evaluación y puesta en producción de la red LSTM
Series temporales con Prophet
Votre espace de travail est un bureau cloud situé dans votre navigateur, aucun téléchargement n'est requis.
Votre enseignant(e) vous guide étape par étape dans une vidéo en écran partagé
En achetant un Projet Guidé, vous obtenez tout ce dont vous avez besoin pour terminer ce Projet Guidé, y compris l'accès à un espace de travail de bureau cloud, via votre navigateur web, qui contient les fichiers et les logiciels dont vous avez besoin pour commencer, ainsi que les instructions vidéo étape par étape d'un expert en la matière.
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Les enseignants des Projets Guidés sont des experts en la matière qui ont de l'expérience dans les compétences, les outils ou le domaine de leur projet et qui sont passionnés par le partage de leurs connaissances avec des millions d'étudiants dans le monde.
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Vous apprenez en effectuant des tâches dans un environnement à écran partagé, directement dans votre navigateur. Sur le côté gauche de l'écran, vous terminez la tâche dans votre espace de travail. Sur le côté droit de l'écran, vous voyez un(e) enseignant(e) qui vous guide tout au long du projet, étape par étape.
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