efe-rnn
Le projet efe-rnn est un outil d'analyse de données utilisant des réseaux de neurones récurrents (RNN) pour effectuer des prédictions et des analyses de séries temporelles. Il permet aux utilisateurs de modéliser des phénomènes complexes et d'identifier des tendances dans les données, ce qui en fait un outil précieux pour les professionnels de la finance, de la météorologie, de la physique et d'autres domaines.
Cas d'utilisation métiers
Cas d'utilisation fonctionnel
Organisation
- Nantes Université (organisation rattachée)
Outils utilisés
- NumPy : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- TensorFlow : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Python : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Keras : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
- Pandas : voir les initiatives de ses organisations qui l'ont aussi
Description générée le mardi 19 mars 2024 à 19:45:10
D'autres initiatives de la même organisation
- Nantes Universitéuniv-nantes.fr
- Développement Orienté Objetsgitlab.univ-nantes.fr/iut.info1.dev.objets/dev.objets.ressources
- Qualité de développement : design patternsgitlab.univ-nantes.fr/iut.info2.qdev.dp/qdev.dp.ressources
- r3_06.cmgitlab.univ-nantes.fr/iut.info2.r3_06/r3_06.cm