Utilisation des méthodes de Deep Learning avec Python pour la prédiction boursière.

提供:
このガイド付きプロジェクトでは、次のことを行います。

Charger des données de Yahoo Finance.

Construire et entraîner un réseau de neurones récurrent (RNN), en particulier LSTM.

Déployer une application web basée sur le Deep Learning à travers le Framework Python Streamlit.

1 heure
中級
ダウンロード不要
分割画面ビデオ
フランス語
デスクトップのみ

#### ***A la fin de ce projet, vous serez en mesure de :*** * Créer une application Web connectée à ***Yahoo Finance*** pour prédire la tendance de plusieurs actions boursières. * Déployer une Application Web de Deep Learning à l’aide de ***Streamlit***. * Implémenter un réseau de neurones récurrents (***LSTM***).

あなたが開発するスキル

  • Python Programming

  • Streamlit

  • Yahoo Finance

  • prediction

  • Long Short-Term Memory (ISTM)

ステップバイステップで学習します

ワークエリアを使用した分割画面で再生するビデオでは、講師がこれらの手順を説明します。

  1. Vue d’ensemble du projet et démo

  2. Chargement des données (Yahoo Finance)

  3. Préparation et visualisation des données

  4. Division des données

  5. Comprendre les réseaux de neurones récurrents LSTM

  6. Facultatif : Tâche d'entraînement

  7. Implémentation du modèle et étude de la performance

  8. Déploiement de l’application Web (Python Streamlit)

  9. Facultatif : Tâche de synthèse

ガイド付きプロジェクトの仕組み

ワークスペースは、ブラウザに完全にロードされたクラウドデスクトップですので、ダウンロードは不要です

分割画面のビデオで、講師が手順ごとにガイドします

よくある質問

ガイド付きプロジェクトを購入することによって、ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものすべてが得られます。これには、開始する必要のあるファイルとソフトウェアを含むWebブラウザを介したクラウドデスクトップワークスペースへのアクセスの他、専門家によるステップバイステップのビデオ講座が含まれます。

ワークスペースにはラップトップまたはデスクトップコンピューターに適したサイズのクラウドデスクトップが含まれているため、モバイル機器ではガイド付きプロジェクトを使用できません。

ガイド付きプロジェクトの講師は、プロジェクトのスキル、ツール、またはその分野での経験があり、知識を共有して世界中の何百万人もの受講生に影響を与えるたことに情熱を持つ専門家です。

ガイド付きプロジェクトから作成したファイルをダウンロードして保持できます。そのためには、クラウドデスクトップにアクセスしているときに「ファイルブラウザ」機能を使用できます。

ガイド付きプロジェクトは払い戻しの対象外です。すべての返金ポリシーを表示する

ガイド付きプロジェクトには学費援助が利用できません。

ガイド付きプロジェクトでは監査を使用できません。

ページの上部で、このガイド付きプロジェクトの経験レベルを押して、知識の前提条件を表示できます。ガイド付きプロジェクトのすべてのレベルで、インストラクターがステップバイステップでご案内します。

はい。ガイド付きプロジェクトを完了するために必要なものはすべて、ブラウザで利用可能なクラウドデスクトップで利用できます。

分割画面環境でタスクをブラウザで直接完了することで学習できます。画面の左側で、ワークスペースでタスクを完了します。画面の右側で、講師がプロジェクトをステップごとにガイドします。