TensorFlow pour les modèles de prévision et de séquence de séries temporelles

Prédire les tendances futures à partir de données historiques est une capacité essentielle dans les logiciels modernes et la science des données.Ce cours vous présente les principes fondamentaux de la modélisation de séquences et de la prévision de séries temporelles à l'aide de TensorFlow. Vous passerez de la compréhension des concepts de base des séries temporelles à la construction, à l'entraînement et à l'évaluation de modèles d'apprentissage profond.Grâce à des explications écrites et à des exemples de code clairs, vous apprendrez à structurer des données séquentielles et à appliquer des architectures de réseaux de neurones pour générer des prédictions précises. Ce que vous apprendrez: - Comprendre les concepts de base des données de séries temporelles, y compris la tendance, la saisonnalité et le bruit - Préparez et prétraitez efficacement les ensembles de données de séquence à l'aide de pipelines de données TensorFlow modernes - Construire des modèles prédictifs en utilisant des réseaux de neurones récurrents (RNN) et des réseaux de mémoire à long terme (LSTM) - Appliquer des réseaux de neurones convolutionnels unidimensionnels (CNN 1D) à des données séquentielles et temporelles - Mettre en œuvre des stratégies de formation modernes, y compris des techniques de planification et de validation du taux d'apprentissage - Évaluer les performances de prévision à l'aide de mesures statistiques standard Le cours commence par des définitions de séquences fondamentales et des techniques de préparation de données avant de passer à des implémentations de réseaux de neurones.Vous explorerez diverses architectures de modèles et apprendrez à les affiner pour des performances de prévision optimales. Ce cours est conçu pour les développeurs et les data scientists en herbe qui sont nouveaux dans la prévision de séries temporelles et qui souhaitent apprendre la modélisation de séquences avec TensorFlow. Commencez à lire dès aujourd'hui pour maîtriser les bases de la prédiction de données temporelles.