Behersk rekurrente nevrale nettverk og deres avanserte varianter som LSTM-er og GRU-er ved bruk av PyTorch. Få praktisk erfaring med å behandle sekvensielle data for anvendelser i praksis. Bruk disse kraftige modellene til å løse reelle utfordringer innen tidsserieprognoser og ulike oppgaver innen naturlig språkprosessering.

Dekker begrensningene ved tradisjonelle nevrale nettverk for sekvensielle data og introduserer grunnleggende prinsipper for rekurrente nevrale nettverk. Forklarer RNN-arkitektur, typer og trinnvis implementering gjennom grunnleggende eksempler og en kodeutfordring.

Utforsker vanlige treningsutfordringer som forsvinnende og eksploderende gradienter. Introduserer avanserte RNN-varianter, inkludert LSTM og GRU, med fokus på deres interne mekanismer og bruksområder, samt praktiske implementeringseksempler for hver.

Fokuserer på behandling og prediksjon av tidsseriedata ved bruk av RNN-baserte modeller. Inkluderer datainnhenting, forhåndsbehandlingsteknikker, modelltrening og ytelsesevaluering, med vekt på sammenligning av LSTM- og GRU-arkitekturer.

Demonstrerer anvendelsen av RNN-er på tekstklassifiseringsoppgaver. Dekker sentrale NLP-konsepter, metoder for tekstkoding, trinn for datapreparering og konstruksjon av en LSTM-basert modell for sentimentprediksjon.

Utfordring: Tidsserieprognose med LSTM

Løsning

Awesome!

Utfordring: Tidsserieprognose med LSTM

Løsning

Awesome!