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

Il concetto di **previsione delle serie temporali** viene introdotto con particolare attenzione alla sua applicazione nella **previsione della borsa valori**. La previsione delle serie temporali consiste nel prevedere valori futuri sulla base di dati osservati in precedenza, risultando utile in settori come la finanza, la previsione meteorologica e la gestione delle scorte.


### Sfide
La previsione delle serie temporali, in particolare per i prezzi delle azioni, comporta complessità come **rumore**, **volatilità del mercato** e **fattori esterni**. Il successo del modello di previsione dipende dalla qualità dei dati e dalla capacità del modello di cogliere i pattern sottostanti.

In sintesi, la previsione delle serie temporali è uno strumento essenziale per prevedere i prezzi futuri delle azioni e prendere decisioni informate nei mercati finanziari. Le fasi chiave—raccolta dei dati, pre-elaborazione, selezione del modello, addestramento e valutazione—costituiscono la base di un progetto di previsione di successo.


Quale delle seguenti NON è una tipica applicazione della previsione delle serie temporali?

Padroneggia le reti neurali ricorrenti e le loro varianti avanzate come LSTM e GRU utilizzando PyTorch. Acquisisci esperienza pratica nell'elaborazione di dati sequenziali per applicazioni concrete. Applica questi potenti modelli per affrontare sfide reali nella previsione di serie temporali e in vari compiti di elaborazione del linguaggio naturale.

Tratta le limitazioni delle reti neurali tradizionali per i dati sequenziali e introduce i fondamenti delle Reti Neurali Ricorrenti. Spiega l'architettura delle RNN, le tipologie e l'implementazione passo dopo passo tramite esempi di base e una sfida di programmazione.

Esplora le comuni sfide di addestramento come la scomparsa e l'esplosione dei gradienti. Introduce varianti avanzate di RNN, tra cui LSTM e GRU, evidenziando i loro meccanismi interni e casi d'uso, con esempi pratici di implementazione per ciascuna.

Si concentra sull'elaborazione e la previsione di dati di serie temporali utilizzando modelli basati su RNN. Include caricamento dei dati, tecniche di pre-elaborazione, addestramento del modello e valutazione delle prestazioni, con enfasi sul confronto tra le architetture LSTM e GRU.

Dimostra l'applicazione delle RNN ai compiti di classificazione del testo. Copre i concetti fondamentali di NLP, i metodi di codifica del testo, le fasi di preparazione dei dati e la costruzione di un modello basato su LSTM per la previsione del sentiment.

Introduzione alla Previsione delle Serie Temporali

Sfide

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