TensorFlow para previsão de séries temporais e modelos de sequência

Prever tendências futuras a partir de dados históricos é uma capacidade crítica no software moderno e na ciência de dados.Este curso apresenta os fundamentos da modelagem de sequência e da previsão de séries temporais usando o TensorFlow. Você passará da compreensão de conceitos básicos de séries temporais para a construção, treinamento e avaliação de modelos de aprendizado profundo.Através de explicações escritas e exemplos de código claros, você aprenderá a estruturar dados sequenciais e aplicar arquiteturas de redes neurais para gerar previsões precisas. O que você vai aprender: - Entenda os conceitos básicos de dados de séries temporais, incluindo tendência, sazonalidade e ruído - Prepare e pré-processe conjuntos de dados de sequência de forma eficiente usando pipelines de dados TensorFlow modernos - Construa modelos preditivos usando redes neurais recorrentes (RNNs) e redes de memória de curto prazo (LSTM) - Aplique Redes Neurais Convolucionais unidimensionais (1D CNNs) a dados sequenciais e temporais - Implementar estratégias de treinamento modernas, incluindo técnicas de programação e validação de taxa de aprendizado - Avalie o desempenho de previsão usando métricas estatísticas padrão O curso começa com definições de sequência fundamentais e técnicas de preparação de dados antes de passar para implementações de redes neurais.Você explorará várias arquiteturas de modelos e aprenderá como ajustá-las para obter o melhor desempenho de previsão. Este curso foi projetado para desenvolvedores e aspirantes a cientistas de dados que são novos na previsão de séries temporais e querem aprender a modelagem de sequências com o TensorFlow. Comece a ler hoje para dominar os fundamentos da previsão de dados temporais.