Utilisation des méthodes de Deep Learning avec Python pour la prédiction boursière.

от партнера
В этом Проект с консультациями вы:

Charger des données de Yahoo Finance.

Construire et entraîner un réseau de neurones récurrent (RNN), en particulier LSTM.

Déployer une application web basée sur le Deep Learning à travers le Framework Python Streamlit.

1 heure
Учащийся среднего уровня
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Французский
Только для ПК

#### ***A la fin de ce projet, vous serez en mesure de :*** * Créer une application Web connectée à ***Yahoo Finance*** pour prédire la tendance de plusieurs actions boursières. * Déployer une Application Web de Deep Learning à l’aide de ***Streamlit***. * Implémenter un réseau de neurones récurrents (***LSTM***).

Навыки, которые вы получите

  • Python Programming

  • Streamlit

  • Yahoo Finance

  • prediction

  • Long Short-Term Memory (ISTM)

Будете учиться пошагово

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

  1. Vue d’ensemble du projet et démo

  2. Chargement des données (Yahoo Finance)

  3. Préparation et visualisation des données

  4. Division des données

  5. Comprendre les réseaux de neurones récurrents LSTM

  6. Facultatif : Tâche d'entraînement

  7. Implémentation du modèle et étude de la performance

  8. Déploiement de l’application Web (Python Streamlit)

  9. Facultatif : Tâche de synthèse

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

Приобретая проект с консультациями, вы получаете все необходимое для его выполнения, включая браузерный доступ к рабочему столу, содержащему папки и программы для начала работы, а также пошаговые видеоинструкции от отраслевого эксперта.

Поскольку ваше рабочее пространство включает облачный рабочий стол, рассчитанный на ноутбук или ПК, проекты с консультациями недоступны на мобильном устройстве.

Преподаватели, ведущие проект с рекомендациями, — это отраслевые эксперты с навыками, инструментами и пониманием темы, которые хотят разделить свои знания с миллионами учащихся по всему миру.

Вы можете скачать и сохранить любой из созданных файлов своего проекта с рекомендациями. Для этого воспользуйтесь функцией "Обозреватель файлов" на облачном рабочем столе.

Средства за проекты с рекомендациями не возвращаются. Ознакомьтесь с полным текстом нашей политики возврата средств.

Финансовая помощь недоступна для проектов с рекомендациями.

Прослушивание недоступно для проектов с консультациями.

В верхней части страницы вы можете нажать уровень опыта для этого проекта с консультациями, чтобы просмотреть предварительные требования к знаниями. Преподаватель проведет вас пошагово по каждому уровню проекта с консультациями.

Да, все необходимое для завершения проекта с рекомендациями будет доступно на облачном рабочем столе. Вы сможете открыть этот рабочий стол в браузере.

Вы научитесь выполнять задания в режиме разделенного экрана непосредственно в браузере. В левой части экрана можно выполнять задания в своем рабочем пространстве. В правой части экрана можно просматривать пошаговые инструкции преподавателя по работе с проектом.