Summary  
This chapter demonstrates how to import and use a Python library to programmatically fetch and load structured time series data by specifying resource identifiers (e.g., tickers) and date ranges.

General domain of usage  
Financial data analysis

Laster inn børsdata ved hjelp av `yfinance`-biblioteket i Python demonstreres. `yfinance` gir enkel tilgang til historiske aksjedata, noe som er essensielt for tidsserieprognoser som aksjeprisprediksjon.

- **Hva er yfinance**: `yfinance` er et Python-bibliotek som gir en enkel måte å laste ned historiske aksjedata fra Yahoo Finance. Det støtter ulike datapunkter som aksjepriser, volum og utbytte, og kan hente data for enkeltaksjer eller markedsindekser;
- **Installere yfinance**: Før du bruker `yfinance`, må du installere biblioteket. Du kan installere det med pip:
```python
! pip install yfinance
```
- **Laste inn data**: 
```python
ticker = "GOOGL"  # Example: Google stock ticker
  start_date = "2013-01-01"
  end_date = "2024-12-31"
stock_data = yf.download(ticker, 
start=start_date, end=end_date)
```

Hvilken av følgende kolonner er IKKE inkludert i dataene hentet fra yfinance?

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.

Laster Inn Dataene

Awesome!

Laster Inn Dataene