Summary  
This chapter introduces time series forecasting using recurrent neural networks (specifically LSTM and GRU), covering how to prepare sequential data, train the model, and evaluate its ability to predict future values.  

General domain of usage  
Finance

Se introduce el concepto de **pronóstico de series temporales** con énfasis en su aplicación en la **predicción bursátil**. El pronóstico de series temporales implica predecir valores futuros basándose en datos observados previamente, lo que lo hace valioso en campos como finanzas, predicción meteorológica y gestión de inventarios.


**El análisis de series temporales** es el proceso de analizar datos que se recopilan secuencialmente a lo largo del tiempo. Implica identificar patrones, tendencias y estacionalidad dentro de los datos para pronosticar valores futuros.

Definición

### Desafíos
El pronóstico de series temporales, especialmente para precios de acciones, implica complejidades como **ruido**, **volatilidad del mercado** y **factores externos**. El éxito del modelo de predicción depende de la calidad de los datos y de la capacidad del modelo para capturar patrones subyacentes.

En resumen, el pronóstico de series temporales es una herramienta esencial para predecir precios futuros de acciones y tomar decisiones informadas en los mercados financieros. Las etapas clave—recolección de datos, preprocesamiento, selección de modelo, entrenamiento y evaluación—constituyen la base de un proyecto de pronóstico exitoso.


¿Cuál de las siguientes NO es una aplicación típica de la predicción de series temporales?

Domina las redes neuronales recurrentes y sus variantes avanzadas como LSTMs y GRUs utilizando PyTorch. Adquiere experiencia práctica procesando datos secuenciales para aplicaciones reales. Aplica estos potentes modelos para abordar desafíos del mundo real en la predicción de series temporales y diversas tareas de procesamiento de lenguaje natural.

Aborda las limitaciones de las redes neuronales tradicionales para datos secuenciales e introduce los fundamentos de las Redes Neuronales Recurrentes. Explica la arquitectura de las RNN, sus tipos y la implementación paso a paso mediante ejemplos básicos y un desafío de codificación.

Explora desafíos comunes de entrenamiento como los gradientes desvanecientes y explosivos. Presenta variantes avanzadas de RNN, incluyendo LSTM y GRU, destacando sus mecanismos internos y casos de uso, con ejemplos prácticos de implementación para cada una.

Se centra en el procesamiento y la predicción de datos de series temporales utilizando modelos basados en RNN. Incluye carga de datos, técnicas de preprocesamiento, entrenamiento de modelos y evaluación del rendimiento, con énfasis en la comparación de las arquitecturas LSTM y GRU.

Demuestra la aplicación de RNN a tareas de clasificación de texto. Cubre conceptos fundamentales de PLN, métodos de codificación de texto, pasos de preparación de datos y construcción de un modelo basado en LSTM para la predicción de sentimientos.

Introducción a la Predicción de Series Temporales

Desafíos

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