Series temporales con Deep Learning (RNN, LSTM) y Prophet
Entrenar y optimizar una red neuronal recurrente (RNN y LSTM)
Predecir series temporales con Facebook' Prophet
Predecir datos futuros con modelos de series temporales
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.
您要培養的技能
- Deep Learning
- Prophet
- Time Series
- Long Short-Term Memory (ISTM)
- keras
分步進行學習
在與您的工作區一起在分屏中播放的視頻中，您的授課教師將指導您完成每個步驟：
Introducción a las series temporales
Fundamentos de Redes Neuronales Recurrentes (RNN y LSTM)
Funciones básicas con Keras
Pre-procesamiento de datos y entrenamiento del modelo LSTM
Ejercicio práctico. Desarrollo de un modelo LSTM
Evaluación del modelo y predicciones
Ejercicio práctico. Evaluación del modelo y predicción
Desarrollo de un modelo avanzado de LSTM
Ejercicio práctico. Modelo avanzado de LSTM
Predicción con nuevos datos y despliegue del modelo
Ejercicio práctico. Evaluación y puesta en producción de la red LSTM
Series temporales con Prophet
指導項目工作原理
您的工作空間就是瀏覽器中的雲桌面，無需下載
在分屏視頻中，您的授課教師會為您提供分步指導
常見問題
常見問題
如果我購買指導項目，會得到什麼？
指導項目可在台式設備和移動設備上學習嗎？
指導項目的授課教師是誰？
我能在完成指導項目後從中下載作品嗎？
我能夠退款嗎？退款政策是如何規定的？
有助學金嗎？
我能旁聽指導項目並免費觀看視頻部分嗎？
我需要具備多少經驗才能做這個指導項目？
我能直接通過 Web 瀏覽器來完成此指導項目，而不必安裝特殊軟件嗎？
指導項目的學習體驗如何？
還有其他問題嗎？請訪問 學生幫助中心。
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