Summary  
This chapter demonstrates implementing an LSTM network that uses long-term and short-term memory states—updated via forget, input, and output gates—to learn patterns in sequential data and forecast future values.  

General domain of usage  
Time series forecasting

Se explora un ejemplo de cómo las redes **LSTM** pueden aplicarse a la predicción de series temporales. El siguiente gráfico ilustra el rendimiento de **Company A** durante un período de cinco meses.


- **Datos**: el eje x representa los **meses**, mientras que el eje y muestra la **métrica de rendimiento** (por ejemplo, ventas, ingresos, etc.) en un rango de 5 a 15;
- **Pronóstico de series temporales**: una LSTM puede utilizarse para analizar la tendencia y predecir valores futuros basándose en datos históricos. En el gráfico, se observan fluctuaciones que la LSTM analizará para predecir los meses siguientes;
- **Aplicación de LSTM**: utilizando los datos de los meses anteriores, la red LSTM aprende el patrón de aumentos y disminuciones en el rendimiento de Company A y puede pronosticar tendencias futuras de rendimiento.



Esta es una aplicación típica de **LSTM** en la previsión empresarial, donde el rendimiento pasado se utiliza para predecir tendencias futuras. El modelo LSTM aprende de los datos de series temporales y puede utilizarse para realizar predicciones más precisas, especialmente cuando existen dependencias complejas a lo largo del tiempo.


¿Qué representa el eje y en el gráfico de rendimiento de la Empresa A?

Domina las redes neuronales recurrentes y sus variantes avanzadas como LSTM y GRU utilizando PyTorch. Adquiere experiencia práctica en el procesamiento de datos secuenciales para aplicaciones reales. Aplica estos modelos potentes 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.

Ejemplo de LSTM

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Ejemplo de LSTM