آموزش پیش بینی ترافیک با پایتون: LSTM و شبکه عصبی گراف

این دوره یک سفر عمیق به دنیای پیش‌بینی سری‌های زمانی پیشرفته را ارائه می‌دهد، که به طور خاص برای تجزیه و تحلیل داده‌های ترافیک با استفاده از پایتون طراحی شده است. در طول دوره، فراگیران با مجموعه داده PeMSD7، یک مجموعه داده سرعت ترافیک در دنیای واقعی، برای توسعه مدل‌های پیش‌بینی‌کننده که می‌توانند شرایط ترافیک را با دقت بالا پیش‌بینی کنند، درگیر خواهند شد. این دوره بر ادغام شبکه‌های حافظه کوتاه‌مدت (LSTM) با شبکه‌های کانولوشن گراف (GCN) تمرکز می‌کند و زبان‌آموزان را قادر می‌سازد تا تکنیک‌های پیشرفته را در تجزیه و تحلیل داده‌های مکانی-زمانی درک و به کار ببرند.

موضوعات کلیدی شامل پیش پردازش داده، مهندسی ویژگی، ساخت مدل و ارزیابی، با کدنویسی عملی در پایتون برای تقویت درک است. یادگیرندگان همچنین تجربه عملی در استفاده از کتابخانه های محبوب مانند TensorFlow و Keras برای برنامه های یادگیری عمیق کسب خواهند کرد.

این دوره برای کسانی که به دنبال پیشرفت شغلی خود در علم داده، یادگیری ماشین یا صنایع مبتنی بر هوش مصنوعی هستند ایده آل است. مهارت‌های عملی به‌دست‌آمده برای نقش‌هایی در برنامه‌ریزی شهر هوشمند، تحلیل حمل‌ونقل و هر زمینه‌ای که بر مدل‌سازی پیش‌بینی تکیه می‌کند بسیار ارزشمند خواهد بود. در پایان دوره، فراگیران نه تنها درک قوی از تکنیک‌های پیش‌بینی پیشرفته خواهند داشت، بلکه برای فرصت‌های شغلی در علم داده و زمینه‌های مرتبط نیز به خوبی آماده می‌شوند، جایی که می‌توانند به راه‌حل‌های نوآورانه در مدیریت ترافیک و توسعه شهری کمک کنند.