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

Das Konzept der **Zeitreihenprognose** wird mit Schwerpunkt auf deren Anwendung bei der **Vorhersage von Börsenkursen** eingeführt. Zeitreihenprognosen beinhalten die Vorhersage zukünftiger Werte auf Basis zuvor beobachteter Datenpunkte und sind daher in Bereichen wie Finanzen, Wettervorhersage und Bestandsmanagement von großem Wert.


### Herausforderungen
Zeitreihenprognosen, insbesondere für Aktienkurse, sind mit Komplexitäten wie **Rauschen**, **Marktvolatilität** und **externen Faktoren** verbunden. Der Erfolg des Prognosemodells hängt von der Qualität der Daten und der Fähigkeit des Modells ab, zugrunde liegende Muster zu erkennen.

Zusammenfassend ist die Zeitreihenprognose ein wesentliches Werkzeug zur Vorhersage zukünftiger Aktienkurse und zur fundierten Entscheidungsfindung an den Finanzmärkten. Die wichtigsten Schritte—Datenerhebung, Vorverarbeitung, Modellauswahl, Training und Bewertung—bilden die Grundlage eines erfolgreichen Prognoseprojekts.


Welche der folgenden Anwendungen ist KEINE typische Anwendung der Zeitreihenprognose?

Beherrschen Sie rekurrente neuronale Netze und deren fortgeschrittene Varianten wie LSTMs und GRUs mit PyTorch. Sammeln Sie praktische Erfahrungen in der Verarbeitung sequenzieller Daten für praxisnahe Anwendungen. Setzen Sie diese leistungsstarken Modelle ein, um reale Herausforderungen in der Zeitreihenprognose und verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu bewältigen.

Behandelt die Einschränkungen traditioneller neuronaler Netze bei sequenziellen Daten und führt in die Grundlagen von Rekurrenten Neuronalen Netzen ein. Erklärt die RNN-Architektur, Typen sowie die schrittweise Implementierung anhand grundlegender Beispiele und einer Programmieraufgabe.

Untersucht häufige Trainingsherausforderungen wie verschwindende und explodierende Gradienten. Stellt fortgeschrittene RNN-Varianten wie LSTM und GRU vor, hebt deren interne Mechanismen und Anwendungsfälle hervor und bietet praktische Implementierungsbeispiele für jede Variante.

Konzentriert sich auf die Verarbeitung und Prognose von Zeitreihendaten mit RNN-basierten Modellen. Beinhaltet das Laden von Daten, Vorverarbeitungstechniken, Modelltraining und Leistungsevaluierung, mit Schwerpunkt auf dem Vergleich von LSTM- und GRU-Architekturen.

Demonstriert die Anwendung von RNNs auf Aufgaben der Textklassifikation. Behandelt zentrale NLP-Konzepte, Methoden der Textkodierung, Schritte der Datenvorbereitung sowie den Aufbau eines LSTM-basierten Modells zur Sentimentvorhersage.

Einführung in die Zeitreihenprognose

Herausforderungen

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Einführung in die Zeitreihenprognose

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