Back to Catalog

Прогнозування з використанням нейронних мереж

Premium
AdvancedGuided Project

Лабораторна робота присвячена прогнозуванню динаміки поширення COVID-19 у світі за допомогою нейронних мереж різних структур. Мета роботи - навчитися робити прогнози на основі лінійної регресії, нейронних мереж зворотного поширення помилки та довгої короткострокової пам’яті (long short-term memory - LSTM)

4.9 (97 Reviews)

Language

  • Ukrainian

Topic

  • Artificial Intelligence

Industries

  • Healthcare, Охорона здоров'я

Enrollment Count

  • 199

Skills You Will Learn

  • Data Science, Machine Learning, Artificial Intelligence

Offered By

  • IBM

Estimated Effort

  • 2 hours

Platform

  • SkillsNetwork

Last Update

  • October 31, 2024
About this Guided Project
Сьогодні існує чимало відкритих джерел даних про поширення COVID-19 у світі. Проте, інструментів для прогнозування цих процесів представлено небагато. У лабораторній роботі буде продемонстровано, як можна завантажувати дані з відкритих джерел, виконувати попередній аналіз даних, перетворювати та очищати дані, виконувати кореляційний та лаговий аналіз.


Також будуть розглянуті три різні математичні моделі для побудови прогнозу: лінійна регресія, нейронні мережі зворотного поширення помилки та довга короткострокова пам’ять (long short-term memory - LSTM).


Для цього буде здійснено поділ набору даних на навчальні та тестові вибірки. Буде показано як нормувати дані та проводити попередній аналіз і продемонстровано, як будувати моделі та набори даних для використання двох різних нейронних мереж. Наступним кроком буде побудова прогнозу та порівняння точності та адекватності отриманих моделей.


Instructors

Yaroslav Vyklyuk

Full Professor, Doctor of Computer Science, PhD

Dr. Yaroslav Vyklyuk is a full professor at the Lviv Polytechnic National University, Department of Artificial Intelligence Systems. He is an author of over 210 scientific works, 10 monographs, and books, a member of the Editorial Board of 6 international scientific journals, member of the Academic Councils on protection Ph.D. and DrSc thesis in "Mathematical modeling and computational methods". Research Interests: Data Science, Applied System Analysis, Mathematical Modeling, and Decision Making of Complex Dynamic Systems (socio-economic, geographical, tourist, and crisis systems) using Artificial Intelligence Technology, DataMining, Big Data, Parallel Calculations, Statistics, Econometrics, Econophysics and other Advanced Mathematical Methods with implementation into information, WEB, and geographic information systems.

Read more

Kateryna Hazdiuk

PhD of Software Engineering

I am an assistant professor at the Yuriy Fedcovych Chernivtsi National University, Software of Computer Systems Department; an author of over 40 scientific works and 10 training manuals. Research Interests: Mathematical Modeling of Complex Dynamic Systems (bio-like systems, socio-economic, geographical systems), Data Science, Decision Making using Artificial Intelligence Technology, DataMining, Big Data, Parallel Calculations, Statistics, and other methods.

Read more