Kursus Python: Deep Learning: Recurrent Neural Networks Python

GRU, LSTM, Peramalan Rangkaian Waktu, Prediksi Stok, Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) menggunakan Kecerdasan Buatan

Yang akan Anda pelajari

• Menerapkan RNN ke Time Series Forecasting (mengatasi masalah “Prediksi Saham” yang ada di mana-mana)

• Menerapkan RNN ke Pemrosesan Bahasa Alami (NLP) dan Klasifikasi Teks (Deteksi Spam)

• Menerapkan RNN ke Klasifikasi Gambar

• Memahami simple recurrent unit (Elman unit), GRU, dan LSTM (long short-term memory unit)

• Tulis berbagai jaringan berulang di Tensorflow 2

• Pahami cara mengurangi masalah gradien menghilang

Persyaratan

• Matematika dasar (mengambil turunan, aritmatika matriks, probabilitas) sangat membantu

• Python, Numpy, Matplotlib

Deskripsi

*** TENSORFLOW 2 dan PYTHON 3 ***

Pelajari tentang salah satu arsitektur  Deep Learning  yang paling kuat !

Recurrent  Neural Network (RNN)  telah digunakan untuk mendapatkan hasil mutakhir dalam pemodelan urutan.

Ini termasuk  analisis deret waktu  ,  peramalan  , dan  pemrosesan bahasa alami (NLP)  .

Pelajari mengapa RNN mengalahkan algoritme pembelajaran mesin  jadul seperti  Hidden Markov Models  .

Kursus ini akan mengajarkan Anda:

• Dasar-dasar pembelajaran mesin dan neuron

• Jaringan saraf untuk klasifikasi dan regresi

• Bagaimana memodelkan data urutan

• Cara memodelkan data deret waktu

• Cara memodelkan data teks untuk NLP

• Cara membangun RNN menggunakan Tensorflow 2

• Cara menggunakan GRU dan LSTM di Tensorflow 2

• Cara melakukan peramalan deret waktu dengan Tensorflow 2

• Cara memprediksi harga saham dan pengembalian saham dengan LSTM di Tensorflow 2