पायथन में पुनरावर्तन तंत्रिका नेटवर्क तथा अनुक्रम मॉडलिंग

अनुक्रम डेटा हमारे चारों ओर है, पाठ से लेकर हम जो पढ़ते हैं, वित्तीय रुझानों तक जिनका हम अनुसरण करते हैं। यह पाठ्य आधारित पाठ्यक्रम आपको पायथन तथा टेन्सरफ्लो का प्रयोग करते हुए रिकर्सन न्यूरल नेटवर्क (RNNs) की मूल अवधारणाओं के माध्यम से मार्गदर्शन करेगा. आप बुनियादी न्यूरल नेटवर्क अवधारणाओं से क्रम मॉडल बनाने के लिए संक्रमण करेंगे, समय श्रृंखला पूर्वानुमान और प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यों को आधुनिक फ्रेमवर्क प्रथाओं का उपयोग करके कैसे संभालना है यह सीखेंगे. आप क्या सीखेंगे: - रिकर्सन न्यूरल नेटवर्क, जीआरयू और एलएसटीएम के बुनियादी यांत्रिकी को समझें। - आधुनिक पायथन लाइब्रेरी का प्रयोग कर अनुक्रमिक पाठ और संख्यात्मक डाटा तैयार करें तथा पूर्व-प्रक्रिया करें. - नवीनतम TensorFlow और Keras APIs का उपयोग करके अनुक्रम-से- अनुक्रम और अनुक्रम-से-वेक्टर मॉडल बनाएं। -स्टॉक रिटर्न विश्लेषण सहित टाइम सीरीज पूर्वानुमान में गहन सीखने की तकनीकों का उपयोग करना। - पाठ वर्गीकरण, भावना विश्लेषण और शब्द एम्बेडिंग सहित प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण कार्यप्रवाह लागू करें। आधुनिक यंत्रों के विकास के साथ-साथ यंत्रों के निर्माण की प्रक्रिया में भी परिवर्तन आ गए हैं। पाठ्यक्रम प्रायोगिक क्रियान्वयन में जाने से पहले आवश्यक शब्दावली और अनुक्रम डेटा के बुनियादी यांत्रिकी के साथ शुरू होता है. आप चरण-दर-चरण लिखित कोड व्याख्याओं का पता लगाएंगे जो डिजाइन, ट्रेन और पुनरावृत्ति मॉडल का मूल्यांकन कैसे करें, यह प्रदर्शित करते हैं. यह कोर्स गहरे सीखने और डाटा विज्ञान में शुरुआती लोगों के लिए है जिनके पास पायथन की बुनियादी समझ है और अनुक्रम मॉडलिंग में विशेषज्ञता हासिल करना चाहते हैं. न्यूरल नेटवर्क के साथ कोई पूर्व अनुभव की आवश्यकता नहीं है. इस प्रकार के अध्ययन से वायुमंडलीय दाब की गणना की जा सकती है।