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

oferecido por
Coursera Project Network
Neste projeto guiado, você irá:

Entrenar y optimizar una red neuronal recurrente (RNN y LSTM)

Predecir series temporales con Facebook' Prophet

Predecir datos futuros con modelos de series temporales

Clock2 horas
IntermediateIntermediário
CloudSem necessidade de download
VideoVídeo em tela dividida
Comment DotsEspanhol
LaptopApenas em desktop

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.

Habilidades que você desenvolverá

  • Deep Learning
  • Prophet
  • Time Series
  • Long Short-Term Memory (ISTM)
  • keras

Aprender passo a passo

Em um vídeo reproduzido em uma tela dividida com a área de trabalho, seu instrutor o orientará sobre esses passos:

  1. Introducción a las series temporales

  2. Fundamentos de Redes Neuronales Recurrentes (RNN y LSTM)

  3. Funciones básicas con Keras

  4. Pre-procesamiento de datos y entrenamiento del modelo LSTM

  5. Ejercicio práctico. Desarrollo de un modelo LSTM

  6. Evaluación del modelo y predicciones

  7. Ejercicio práctico. Evaluación del modelo y predicción

  8. Desarrollo de un modelo avanzado de LSTM

  9. Ejercicio práctico. Modelo avanzado de LSTM

  10. Predicción con nuevos datos y despliegue del modelo

  11. Ejercicio práctico. Evaluación y puesta en producción de la red LSTM

  12. Series temporales con Prophet

Como funcionam os projetos guiados

Sua área de trabalho é um espaço em nuvem, acessado diretamente do navegador, sem necessidade de nenhum download

Em um vídeo de tela dividida, seu instrutor te orientará passo a passo

Perguntas Frequentes – FAQ

Perguntas Frequentes – FAQ

Mais dúvidas? Visite o Central de Ajuda ao estudante.