Modelli di sequenza per l'elaborazione di serie storiche e del linguaggio naturale

Descrizione

Questo corso è un'introduzione ai modelli di sequenza e alle loro applicazioni, inclusa una panoramica delle architetture dei modelli di sequenza e su come gestire input di lunghezza variabile.

• Prevedere i valori futuri di una serie temporale
• Classificare il testo in formato libero
• Risolvere i problemi relativi alle serie temporali e al testo con le reti neurali ricorrenti
• Scegli tra RNN / LSTM e modelli più semplici
• Addestrare e riutilizzare incorporamenti di parole nei problemi di testo

Potrai fare pratica pratica creando e ottimizzando la tua classificazione del testo e modelli di sequenza su una varietà di set di dati pubblici nei laboratori su cui lavoreremo insieme.

Prerequisiti: SQL di base, familiarità con Python e TensorFlow