Climate Change Forecasting Using Deep Learning

от партнера
Coursera Project Network
В этом Проект с консультациями вы:

Understand the theory and intuition behind Recurrent Neural Networks and LSTM

Build and train the LSTM based time series model

Assess Trained model performance

Clock1 hour
IntermediateУчащийся среднего уровня
CloudЗагрузка не требуется
VideoВидео на разделенном экране
Comment DotsАнглийский
LaptopТолько для ПК

In this hands-on project, we will analyze the change in temperatures across globe from the 17th century till now and build a multivariate deep learning based time series model to forecast the U.S. Average temperature. Predictive models attempt at forecasting future value based on historical data.

Навыки, которые вы получите

  • Deep Learning
  • Artificial Intelligence (AI)
  • visualization
  • Machine Learning
  • Time Series Modelling

Будете учиться пошагово

На видео, которое откроется рядом с рабочей областью, преподаватель объяснит эти шаги:

  1. Understand the Problem Statement and Business Case

  2. Import libraries and datasets

  3. Perform exploratory data analysis

  4. Perform data cleaning

  5. Perform Data Visualization

  6. Prepare the data before model training (Global Data)

  7. Understand the intuition behind LSTM Networks

  8. Build and train LSTM model for predicting global temperature trend (Global Data)

  9. Assess model performance (Global Data)

  10. Prepare the data before model training (U.S. Data)

Как устроены проекты с консультациями

Ваше рабочее пространство — это облачный рабочий стол в браузере. Ничего не нужно загружать.

На разделенном экране видео преподаватель предоставляет пошаговые

Часто задаваемые вопросы

Часто задаваемые вопросы

Остались вопросы? Посетите Центр поддержки учащихся.