Volver a Series temporales con Deep Learning (RNN, LSTM) y Prophet
Opiniones y comentarios de aprendices correspondientes a Series temporales con Deep Learning (RNN, LSTM) y Prophet por parte de Coursera Project Network
10 calificaciones
Acerca del Curso
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.
Principales reseñas
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1 - 1 de 1 revisiones para Series temporales con Deep Learning (RNN, LSTM) y Prophet
por Alan G R
•24 de mar. de 2022
Recomendado para reforzar conocimientos sobre DL y LSTM. Respecto a Prophet, solo se desarrolló un ejercicio.
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