हम्म, मुझे यकीन नहीं है कि यह बिल्कुल शुरुआती लोगों के लिए है। यह कुछ पूर्व ज्ञान मानता है जो स्पष्ट रूप से नहीं सिखाया गया था। कुछ उदाहरण भ्रमित करने वाले थे।
टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान तथा अनुक्रम मॉडल के लिए टेन्सरफ्लो
अनुक्रम डेटा तैयार करना सीखें और वास्तविक दुनिया के पूर्वानुमान कार्यों के लिए टेन्सरफ्लो, पुनरावृत्ति तंत्रिका नेटवर्क और कन्वोल्यूशनल नेटवर्क का उपयोग करके पूर्वानुमान मॉडल बनाएं।
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इस कोर्स के बारे में
ऐतिहासिक डाटा से भविष्य की प्रवृत्तियों का पूर्वानुमान आधुनिक सॉफ्टवेयर और डाटा विज्ञान में महत्वपूर्ण क्षमता है. यह पाठ्यक्रम आपको टेन्सरफ्लो का उपयोग कर अनुक्रम मॉडलिंग और टाइम सीरीज पूर्वानुमान के मूल तत्वों से परिचित कराता है.
आप मूलभूत समय श्रृंखला अवधारणाओं को समझने से लेकर निर्माण, प्रशिक्षण और गहरे सीखने के मॉडल का मूल्यांकन करने तक का संक्रमण करेंगे. लिखित व्याख्याओं और स्पष्ट कोड उदाहरणों के माध्यम से, आप सीक्वेंसियल डेटा को कैसे संरचना करें और सटीक भविष्यवाणियों को उत्पन्न करने के लिए न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को कैसे लागू करें, यह सीखेंगे.
आप क्या सीखेंगे:
-प्रवृत्ति, मौसमीता और शोर सहित समय-सीमा डेटा की मूल अवधारणाओं को समझें
- आधुनिक TensorFlow डेटा पाइपलाइन का उपयोग कर अनुक्रम डेटासेट को कुशलता से तैयार करें और पूर्व-प्रक्रिया करें
-रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) और लंबी अल्पावधि स्मृति (एलएसटीएम) नेटवर्क का उपयोग करके पूर्वानुमान मॉडल तैयार करना
- अनुक्रमिक और समयबद्ध डेटा के लिए एक-आयामी संवहनी तंत्रिका नेटवर्क (1डी सीएनएन) लागू करें
-अनुभव दर अनुसूचन और वैधता तकनीकों सहित आधुनिक प्रशिक्षण रणनीतियों को लागू करना।
- मानक सांख्यिकीय मापांक का उपयोग कर पूर्वानुमान प्रदर्शन का आकलन करें
पाठ्यक्रम न्यूरल नेटवर्क कार्यान्वयन में जाने से पहले बुनियादी अनुक्रम परिभाषाओं और डेटा तैयारी तकनीकों के साथ शुरू होता है. आप विभिन्न मॉडल आर्किटेक्चर का पता लगाएंगे और अनुकूलन भविष्यवाणी प्रदर्शन के लिए उन्हें कैसे ठीक करें यह सीखेंगे.
यह कोर्स डेवलपर्स और महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों के लिए है जो समय श्रृंखला पूर्वानुमान में नए हैं और TensorFlow के साथ अनुक्रम मॉडलिंग सीखना चाहते हैं. पायथन प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ की सिफारिश की जाती है.
आजकल इसका प्रयोग मुख्यतः सूचना प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में किया जाता है।
आपको क्या मिलेगा
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समापन प्रमाणपत्र
अपने LinkedIn प्रोफ़ाइल में जोड़ें -
💬
व्यक्तिगत AI ट्यूटर
किसी पाठ में अटक गए? अपने बिल्ट-इन ट्यूटर से कभी भी, कुछ भी पूछो। -
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ऑडियो संस्करण शामिल
चलते-फिरते सीखें — स्क्रीन की ज़रूरत नहीं -
♾️
लाइफटाइम एक्सेस
कभी भी लौटें, समाप्ति नहीं -
📱
फ़ोन या कंप्यूटर
कहीं भी, किसी भी डिवाइस पर -
💸
14-दिन वापसी
बिना सवाल -
⚡
छोटा और केंद्रित
2 घंटे 48 मिनट व्यावहारिक सामग्री
समापन प्रमाणपत्र
PickAClass पर पूरा किया हर कोर्स ऐसी क्रेडेंशियल देता है — मूल, अपने कोड के साथ, URL से सत्यापन योग्य, और जो वास्तव में प्रदर्शित हुआ उसका विस्तृत विवरण।
P
PickAClass
कौशल प्रोफ़ाइल · सत्यापन योग्य
दस्तावेज़
महारत प्रमाणपत्र
यह प्रमाणित करता है कि
नाम उपनाम
ने सफलतापूर्वक निपुणता प्रदर्शित की
टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान तथा अनुक्रम मॉडल के लिए टेन्सरफ्लो
प्रदर्शित कौशल
✓
व्यवहारिक पैटर्न विश्लेषण
आधारभूत
1.2 घं
✓
निर्णय-आर्किटेक्चर ढांचे
दक्ष
1.4 घं
✓
A/B परीक्षण डिजाइन
दक्ष
1.7 घं
✓
व्यवहारिक कॉपीराइटिंग
उन्नत
1.9 घं
P
PickAClass — नाम उपनाम
टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान तथा अनुक्रम मॉडल के लिए टेन्सरफ्लो
पृष्ठ 2 / 2
प्रदर्शन विवरण
कोर्सवर्क सारांश
पूर्ण पाठ
14 / 14
अभ्यास प्रश्न
26 / 28
जमा असाइनमेंट
4 (औसत 4.5 / 5)
कैपस्टोन प्रोजेक्ट
समीक्षित — 4.6 / 5
कुल अभ्यास
6.2 घं
प्रदर्शन बेंचमार्क
कोहोर्ट रैंक
1,625 में शीर्ष 12%
पूर्णता का समय
11 दिन (माध्यिका: 22)
महारत स्कोर
91 / 100
अभ्यास-प्रश्न स्कोर
94%
कौशल सत्यापन
सत्यापित कौशल पथ
समीक्षाएँ (7)
इसे वास्तव में पसंद किया। दिए गए उदाहरण अवधारणाओं को समझने में बहुत मददगार थे। निश्चित रूप से मेरे पैसे का मूल्य मिला।
कुल मिलाकर काफी अच्छा कोर्स था। कुछ हिस्से थोड़े तेज थे, लेकिन उदाहरण आम तौर पर सहायक थे। निवेश के लायक।
शानदार संसाधन। मैंने बहुत कुछ सीखा, और अवधारणाओं को समझने में उपयोग किए गए उदाहरण बहुत मददगार थे। अत्यधिक अनुशंसा करता हूं।
शानदार कोर्स! वास्तविक दुनिया के उदाहरण अमूल्य थे। मैं अब इस ज्ञान का वास्तव में उपयोग कर सकता हूँ।
शानदार कोर्स! जानकारी का प्रवाह एकदम सही था, और उदाहरणों ने अवधारणाओं को वास्तव में मजबूत किया। बहुत पसंद आया!
इस कोर्स ने मेरी उम्मीदों को पार कर दिया। चर्चा किए गए वास्तविक दुनिया के अनुप्रयोग अविश्वसनीय रूप से उपयोगी हैं। बहुत बढ़िया काम!
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अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न
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