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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.
Deep Learning
Prophet
Time Series
Long Short-Term Memory (ISTM)
keras
En un video que se reproduce en una pantalla dividida con tu área de trabajo, tu instructor te guiará en cada paso:
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
Tu espacio de trabajo es un escritorio virtual directamente en tu navegador, no requiere descarga.
En un video de pantalla dividida, tu instructor te guía paso a paso
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