説明
このコースは、シーケンスモデルアーキテクチャの概要と可変長の入力の処理方法を含む、シーケンスモデルとそのアプリケーションの概要です。
•時系列の将来の値を予測する
•自由形式のテキストを分類する
•再帰型ニューラルネットワークで時系列とテキストの問題に対処する
•RNN / LSTMとより単純なモデルから選択
•テキストの問題で単語の埋め込みをトレーニングして再利用する
私たちが一緒に取り組むラボのさまざまな公開データセットで、独自のテキスト分類とシーケンスモデルを構築し、最適化する実践的な演習を行います。
前提条件：基本SQL、PythonとTensorFlowの知識
価格：無料で登録！
言語： 英語
字幕: 英語