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

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


### 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 del modelo, entrenamiento y evaluación—constituyen la base de un proyecto de pronóstico exitoso.


¿Cuál de las siguientes NO es una aplicación típica del pronóstico de series temporales?

Domina las redes neuronales recurrentes y sus variantes avanzadas como LSTM y GRU 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 RNNs en 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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