Summary  
This chapter demonstrates how LSTM networks use forget, input, and output gates to update long-term and short-term memory for sequential data modeling and step-wise prediction.

General domain of usage  
Business forecasting

Esimerkki siitä, miten **LSTM**-verkkoja voidaan soveltaa aikasarjojen ennustamiseen. Seuraava kaavio havainnollistaa **Yritys A:n** suorituskykyä viiden kuukauden ajalta.


- **Data**: x-akseli esittää **kuukausia**, kun taas y-akseli näyttää **suorituskykymittarin** (esim. myynti, liikevaihto jne.) vaihteluvälillä 5–15;
- **Aikasarjojen ennustaminen**: LSTM:tä voidaan käyttää trendin analysointiin ja tulevien arvojen ennustamiseen aiempien tietojen perusteella. Kaaviossa näkyy vaihtelua, jota LSTM analysoi ennustaakseen tulevia kuukausia;
- **LSTM:n soveltaminen**: käyttämällä aiempien kuukausien tietoja LSTM-verkko oppii Yritys A:n suorituskyvyn nousujen ja laskujen mallin ja voi ennustaa tulevia kehityssuuntia.



Tämä on tyypillinen **LSTM**-sovellus liiketoiminnan ennustamisessa, jossa aiempaa suorituskykyä hyödynnetään tulevien trendien arvioinnissa. LSTM-malli oppii aikasarjadatasta ja mahdollistaa tarkemmat ennusteet erityisesti silloin, kun ajassa on monimutkaisia riippuvuuksia.


Mitä y-akseli esittää suorituskykymittarissa yritykselle A?

Hallitse toistuvat neuroverkot sekä niiden kehittyneet variantit, kuten LSTM:t ja GRU:t, hyödyntäen PyTorchia. Kartoita käytännön osaamista jaksollisen datan käsittelyssä todellisia sovelluksia varten. Sovella näitä tehokkaita malleja ratkaistaksesi tosielämän haasteita aikasarjojen ennustamisessa ja erilaisissa luonnollisen kielen käsittelyn tehtävissä.

Kattaa perinteisten neuroverkkojen rajoitukset jaksollisen datan käsittelyssä ja esittelee toistoverkkojen perusteet. Selittää RNN-arkkitehtuurin, tyypit sekä vaiheittaisen toteutuksen perusesimerkkien ja koodaushaasteen avulla.

Käsittelee yleisiä koulutushaasteita, kuten katoavia ja räjähtäviä gradientteja. Esittelee edistyneet RNN-muunnelmat, kuten LSTM ja GRU, korostaen niiden sisäisiä mekanismeja ja käyttötarkoituksia sekä tarjoaa käytännön toteutusesimerkkejä kustakin.

Keskittyy aikasarjadatan käsittelyyn ja ennustamiseen RNN-pohjaisilla malleilla. Sisältää datan lataamisen, esikäsittelytekniikat, mallin koulutuksen ja suorituskyvyn arvioinnin, painottaen LSTM- ja GRU-arkkitehtuurien vertailua.

Esittelee RNN-mallien soveltamisen tekstiluokittelutehtäviin. Kattaa keskeiset NLP-käsitteet, tekstin koodausmenetelmät, aineiston esikäsittelyvaiheet sekä LSTM-pohjaisen mallin rakentamisen tunnelman ennustamiseen.

Esimerkki LSTM:stä

Awesome!

Esimerkki LSTM:stä