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

Konseptet **tidsserieprognoser** introduseres med fokus på anvendelse innen **børsprognoser**. Tidsserieprognoser innebærer å forutsi fremtidige verdier basert på tidligere observerte datapunkter, noe som gjør det verdifullt innen områder som finans, værvarsling og lagerstyring.


### Utfordringer
Tidsserieprognoser, spesielt for aksjekurser, innebærer kompleksiteter som **støy**, **markedsvolatilitet** og **eksterne faktorer**. Suksessen til prediksjonsmodellen avhenger av datakvaliteten og modellens evne til å fange underliggende mønstre.

Oppsummert er tidsserieprognoser et essensielt verktøy for å forutsi fremtidige aksjekurser og ta informerte beslutninger i finansmarkedene. Hovedstegene—datainnsamling, forhåndsbehandling, modellvalg, trening og evaluering—utgjør grunnlaget for et vellykket prognoseprosjekt.


Hvilket av følgende er IKKE en typisk anvendelse av tidsserieprognoser?

Behersk rekurrente nevrale nettverk og deres avanserte varianter som LSTM-er og GRU-er ved bruk av PyTorch. Få praktisk erfaring med å behandle sekvensielle data for anvendelser i praksis. Bruk disse kraftige modellene til å løse reelle utfordringer innen tidsserieprognoser og ulike oppgaver innen naturlig språkprosessering.

Dekker begrensningene ved tradisjonelle nevrale nettverk for sekvensielle data og introduserer grunnleggende prinsipper for rekurrente nevrale nettverk. Forklarer RNN-arkitektur, typer og trinnvis implementering gjennom grunnleggende eksempler og en kodeutfordring.

Utforsker vanlige treningsutfordringer som forsvinnende og eksploderende gradienter. Introduserer avanserte RNN-varianter, inkludert LSTM og GRU, med fokus på deres interne mekanismer og bruksområder, samt praktiske implementeringseksempler for hver.

Fokuserer på behandling og prediksjon av tidsseriedata ved bruk av RNN-baserte modeller. Inkluderer datainnhenting, forhåndsbehandlingsteknikker, modelltrening og ytelsesevaluering, med vekt på sammenligning av LSTM- og GRU-arkitekturer.

Demonstrerer anvendelsen av RNN-er på tekstklassifiseringsoppgaver. Dekker sentrale NLP-konsepter, metoder for tekstkoding, trinn for datapreparering og konstruksjon av en LSTM-basert modell for sentimentprediksjon.

Introduksjon til Tidsserieprognoser

Utfordringer

Awesome!

Introduksjon til Tidsserieprognoser

Utfordringer