Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/tensorflow-sequences-time-series-and-prediction
안녕하세요, 여러분! 오늘은 Coursera에서 제공하는 흥미로운 과정을 소개하고자 합니다. 바로 ‘Sequences, Time Series and Prediction’입니다. 이 코스는 소프트웨어 개발자로서 스케일 가능한 AI 기반 알고리즘을 구축하고자 하는 분들을 위해 설계되었습니다.
이 과정에서는 TensorFlow를 사용하여 시간 시계열 모델을 구성하는 방법을 배우며, 시간 시계열 데이터 준비를 위한 최선의 방법들을 구현합니다. 특히, RNNs(순환 신경망)와 1D ConvNets(1차원 합성곱 신경망)를 사용하여 예측 모델을 구축하는 방법을 깊이 있게 다룹니다.
코스의 주요 주제는 다음과 같습니다:
1. **시퀀스 및 예측**: 시간 시계열 데이터 처리의 고유한 고려사항에 대해 배우고, 과거의 학습을 바탕으로 미래 값을 예측하는 방법을 탐구합니다.
2. **시간 시계열을 위한 깊은 신경망**: 통계적 방법을 통해서 시계열의 일반적인 특성을 탐구한 후, 이제는 신경망을 사용하는 방법을 배웁니다.
3. **시간 시계열을 위한 순환 신경망**: RNN과 LSTM 네트워크를 통해 시퀀스 데이터를 분류하고 예측하는 방법을 심도 있게 학습합니다.
4. **실제 시간 시계열 데이터**: DNN과 RNN을 활용하여 태양 흑점 활동과 같은 실제 데이터 시리즈를 기반으로 예측을 시도해볼 것입니다.
이 과정이 특별한 이유는 실제 세계의 시간 시계열 데이터를 다루어 직접적인 경험을 쌓을 수 있다는 점입니다. 머신러닝과 딥러닝의 기초 지식이 있다면 이 과정을 통해 실력을 더욱 끌어올릴 수 있습니다. TensorFlow와 시계열 모델링에 대한 지식을 쌓고 싶은 모든 분들께 이 코스를 적극 추천드립니다!
이 과정은 자신의 기술 스택을 넓히고 싶은 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자, 머신러닝 엔지니어 등 다양한 직군의 분들에게 매우 유익합니다. 여러분도 도전해보세요!
Enroll Course: https://www.coursera.org/learn/tensorflow-sequences-time-series-and-prediction