Summary  
This chapter introduces how to preprocess sequential data and implement recurrent neural network models (LSTM and GRU) to forecast future values by covering data loading, cleaning, feature engineering, model training, and evaluation.

General domain of usage  
Stock market prediction

Begrebet **tidsserieprognose** introduceres med fokus på dets anvendelse i **aktiemarkedsforudsigelse**. Tidsserieprognose indebærer forudsigelse af fremtidige værdier baseret på tidligere observerede datapunkter, hvilket gør det værdifuldt inden for områder som finans, vejrudsigter og lagerstyring.


### Udfordringer
Tidsserieprognoser, især for aktiekurser, indebærer kompleksiteter som **støj**, **markedsvolatilitet** og **eksterne faktorer**. Succesen for forudsigelsesmodellen afhænger af datakvaliteten og modellens evne til at opfange underliggende mønstre.

Sammenfattende er tidsserieprognoser et væsentligt værktøj til at forudsige fremtidige aktiekurser og træffe informerede beslutninger på finansielle markeder. De vigtigste trin—datainnsamling, forbehandling, modelvalg, træning og evaluering—udgør fundamentet for et vellykket prognoseprojekt.


Hvilket af følgende er IKKE en typisk anvendelse af tidsserieprognoser?

Behersk rekurrente neurale netværk og deres avancerede varianter som LSTMs og GRUs ved hjælp af PyTorch. Opnå praktisk erfaring med behandling af sekventielle data til anvendelser i praksis. Anvend disse kraftfulde modeller til at løse virkelige udfordringer inden for tidsserieprognoser og forskellige Natural language processing-opgaver.

Dækker begrænsningerne ved traditionelle neurale netværk for sekventielle data og introducerer grundlæggende principper for Recurrent Neural Networks. Forklarer RNN-arkitektur, typer og trinvis implementering gennem grundlæggende eksempler og en kodningsudfordring.

Undersøger almindelige træningsudfordringer såsom forsvindende og eksploderende gradienter. Introducerer avancerede RNN-varianter, herunder LSTM og GRU, med fokus på deres interne mekanismer og anvendelsesområder, samt praktiske implementeringseksempler for hver.

Fokuserer på behandling og prognose af tidsseriedata ved hjælp af RNN-baserede modeller. Omfatter dataindlæsning, forbehandlingsteknikker, modeltræning og præstationsvurdering med vægt på sammenligning af LSTM- og GRU-arkitekturer.

Demonstrerer anvendelsen af RNN'er til tekstklassificeringsopgaver. Dækker centrale NLP-begreber, metoder til tekstkodning, trin til dataklargøring samt opbygning af en LSTM-baseret model til forudsigelse af sentiment.

Introduktion til Tidsserieprognoser

Udfordringer

Awesome!

Introduktion til Tidsserieprognoser

Udfordringer