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

Un exemple d'application des réseaux **LSTM** à la prédiction de séries temporelles est présenté. Le graphique suivant illustre la performance de **l’Entreprise A** sur une période de cinq mois.


- **Données** : l’axe des abscisses représente les **mois**, tandis que l’axe des ordonnées indique la **métrique de performance** (par exemple, ventes, chiffre d’affaires, etc.) variant de 5 à 15 ;
- **Prévision de séries temporelles** : un LSTM peut être utilisé pour analyser la tendance et prédire les valeurs futures à partir des données passées. Sur le graphique, on observe des fluctuations, que le LSTM analysera pour prévoir les mois à venir ;
- **Application du LSTM** : en utilisant les données des mois précédents, le réseau LSTM apprend le schéma des augmentations et diminutions de la performance de l’Entreprise A et peut anticiper les tendances futures de performance.



Il s’agit d’une application typique du **LSTM** dans la prévision commerciale, où les performances passées servent à anticiper les tendances futures. Le modèle LSTM apprend à partir des données de séries temporelles et peut être utilisé pour des prévisions plus précises, notamment en présence de dépendances complexes dans le temps.


Que représente l'axe des ordonnées dans le graphique de performance pour l'entreprise A ?

Maîtrisez les réseaux neuronaux récurrents et leurs variantes avancées telles que les LSTM et GRU avec PyTorch. Acquérez une expérience pratique dans le traitement des données séquentielles pour des applications concrètes. Appliquez ces modèles puissants pour relever des défis réels en prévision de séries temporelles et dans diverses tâches de traitement du langage naturel.

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Exemple de LSTM

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Exemple de LSTM