Prédiction des séries temporelles en deep learning - Partie1

Ça semble que tu as un plan bien défini pour aborder les sujets liés au deep learning appliqué à la prédiction de séries temporelles, avec une attention particulière aux mécanismes d'attention et aux modèles Seq2Seq. Voici un résumé de ce que tu as planifié :

1. Rappels sur les modèles basiques du deep learning pour la prédiction des séries temporelles : Cela inclut généralement les réseaux de neurones récurrents (RNN), les long short-term memory networks (LSTMs) et les gated recurrent units (GRUs), qui sont essentiels pour manipuler les données séquentielles comme les séries temporelles.

2. Comprendre et coder les concepts de base d'attention dans les modèles basiques : Tu expliqueras comment l'attention a été introduite, son rôle dans les modèles de traitement du langage naturel, et comment elle peut être intégrée dans les modèles de séries temporelles.

3. Coder et mettre en œuvre le modèle End-to-End Memory Network : Ce modèle est inspiré par la manière dont les humains stockent et récupèrent des informations. Tu vas apprendre à l'implémenter et à l'utiliser pour des tâches spécifiques, comme la prédiction d'énergie pour des panneaux photovoltaïques.

4. Appliquer les modèles Seq2Seq à la prédiction de l'énergie produite par des panneaux photovoltaïques : Tu vas voir comment transformer une séquence de données liée aux conditions environnementales en une prédiction d'énergie, utilisant une approche Seq2Seq.

5. Comprendre et coder l'attention de Badhanau et de Luong aux modèles Seq2Seq : Tu vas approfondir la compréhension des deux principales approches d'attention dans le contexte des modèles Seq2Seq, qui sont cruciales pour améliorer les performances des systèmes de prédiction.

6. Comprendre et coder un modèle multivarié à attention spatio-temporelle : le modèle DA-RNN : Le modèle DA-RNN est un point d'ancrage dans le domaine de la prédiction des séries temporelles, et tu vas apprendre à l'implémenter pour traiter des données multivariées en temps réel.

Cette formation semble complète et couvre les bases ainsi que des applications avancées du deep learning dans le domaine des séries temporelles. En suivant ce plan, tu seras bien préparé pour comprendre et développer des modèles capables de prédire des séries temporelles avec une grande précision, en tenant compte des interactions complexes entre les différentes variables impliquées.