Series temporales con Deep Learning (RNN, LSTM) y Prophet

4.8
звезд

Оценки: 10

от партнера
В этом Проект с консультациями вы:
2 horas
Учащийся среднего уровня
Загрузка не требуется
Видео на разделенном экране
Испанский
Только для ПК

En este proyecto aplicado y práctico aprenderás a entrenar redes neuronales recurrentes (RNN y LSTM) y modelos de Prophet para predecir series temporales. Tanto las redes LSTM como Prophet son algunos de los modelos más avanzados para predecir valores futuros en base a series de tiempo. Por ello, te enseñaremos a como pre-procesar y preparar tus datos, a entrenar los modelos, a evaluarlos, a optimizarlos y a utilizarlos para predecir datos futuros. Al finalizar este curso habrás aprendido a entrenar tus propios modelos y a aplicarlos en tus propios proyectos.

Навыки, которые вы получите

  • Deep Learning

  • Prophet

  • Time Series

  • Long Short-Term Memory (ISTM)

  • keras

Будете учиться пошагово

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

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

Рецензии

Лучшие отзывы о курсе SERIES TEMPORALES CON DEEP LEARNING (RNN, LSTM) Y PROPHET

Посмотреть все отзывы

Часто задаваемые вопросы