Modelos de secuencia para series de tiempo y procesamiento de lenguaje natural

Descripción

Este curso es una introducción a los modelos de secuencia y sus aplicaciones, que incluye una descripción general de las arquitecturas del modelo de secuencia y cómo manejar las entradas de longitud variable.

• Predecir los valores futuros de una serie temporal.
• Clasificar texto de forma libre
• Abordar problemas de series de tiempo y texto con redes neuronales recurrentes
• Elija entre RNN / LSTM y modelos más simples
• Capacitar y reutilizar incrustaciones de palabras en problemas de texto

Obtendrá práctica práctica construyendo y optimizando su propia clasificación de texto y modelos de secuencia en una variedad de conjuntos de datos públicos en los laboratorios en los que trabajaremos juntos.

Requisitos previos: SQL básico, familiaridad con Python y TensorFlow