टाइम सीरीज़ पूर्वानुमान तथा अनुक्रम मॉडल के लिए टेन्सरफ्लो

ऐतिहासिक डाटा से भविष्य की प्रवृत्तियों का पूर्वानुमान आधुनिक सॉफ्टवेयर और डाटा विज्ञान में महत्वपूर्ण क्षमता है. यह पाठ्यक्रम आपको टेन्सरफ्लो का उपयोग कर अनुक्रम मॉडलिंग और टाइम सीरीज पूर्वानुमान के मूल तत्वों से परिचित कराता है. आप मूलभूत समय श्रृंखला अवधारणाओं को समझने से लेकर निर्माण, प्रशिक्षण और गहरे सीखने के मॉडल का मूल्यांकन करने तक का संक्रमण करेंगे. लिखित व्याख्याओं और स्पष्ट कोड उदाहरणों के माध्यम से, आप सीक्वेंसियल डेटा को कैसे संरचना करें और सटीक भविष्यवाणियों को उत्पन्न करने के लिए न्यूरल नेटवर्क आर्किटेक्चर को कैसे लागू करें, यह सीखेंगे. आप क्या सीखेंगे: -प्रवृत्ति, मौसमीता और शोर सहित समय-सीमा डेटा की मूल अवधारणाओं को समझें - आधुनिक TensorFlow डेटा पाइपलाइन का उपयोग कर अनुक्रम डेटासेट को कुशलता से तैयार करें और पूर्व-प्रक्रिया करें -रिकरेंट न्यूरल नेटवर्क (आरएनएन) और लंबी अल्पावधि स्मृति (एलएसटीएम) नेटवर्क का उपयोग करके पूर्वानुमान मॉडल तैयार करना - अनुक्रमिक और समयबद्ध डेटा के लिए एक-आयामी संवहनी तंत्रिका नेटवर्क (1डी सीएनएन) लागू करें -अनुभव दर अनुसूचन और वैधता तकनीकों सहित आधुनिक प्रशिक्षण रणनीतियों को लागू करना। - मानक सांख्यिकीय मापांक का उपयोग कर पूर्वानुमान प्रदर्शन का आकलन करें पाठ्यक्रम न्यूरल नेटवर्क कार्यान्वयन में जाने से पहले बुनियादी अनुक्रम परिभाषाओं और डेटा तैयारी तकनीकों के साथ शुरू होता है. आप विभिन्न मॉडल आर्किटेक्चर का पता लगाएंगे और अनुकूलन भविष्यवाणी प्रदर्शन के लिए उन्हें कैसे ठीक करें यह सीखेंगे. यह कोर्स डेवलपर्स और महत्वाकांक्षी डाटा वैज्ञानिकों के लिए है जो समय श्रृंखला पूर्वानुमान में नए हैं और TensorFlow के साथ अनुक्रम मॉडलिंग सीखना चाहते हैं. पायथन प्रोग्रामिंग की बुनियादी समझ की सिफारिश की जाती है. आजकल इसका प्रयोग मुख्यतः सूचना प्रौद्योगिकी के क्षेत्र में किया जाता है।