At a Glance

Name: Прогнозирование с использованием нейронных сетей
Price: Free CAD
Rating: 4.5 (2 reviews)
Author: kateryna_hazdiuk, yaroslav_vyklyuk_2

Эта лабораторная работа посвящена изучению прогнозирования динамики распространения COVID-19 в мире с помощью нейронных сетей разной структуры. Цель работы - научиться делать прогнозы на основе линейной регрессии, обратного распространения ошибки и нейронных сетей с долгой краткосрочной памятью (long short-term memory - LSTM).

На сегодняшний день существует множество открытых источников данных о распространении COVID-19 в мире. Однако инструментов для прогнозирования этих процессов не представлено в достаточном количестве. Эта лабораторная работа покажет, как можна загружать данные из открытых источников, выполнять предварительный анализ данных, преобразовывать и очищать данные, выполнять корреляционный и лаг-анализ.

Также будут рассмотрены 3 различные математические модели для построения прогноза.

Для этого будет осуществлено разделение набора данных на обучающие и тестовые выборки. Будет продемонстрировано, как нормализовать данные и провести их предварительный анализ, показано, как создавать модели и наборы данных для использования двух разных нейронных сетей. Следующим шагом будет построение прогноза, а также сравнение точности и адекватности полученных моделей.

Offered By: IBM

Прогнозирование с использованием нейронных сетей

At a Glance