Summary  
This chapter demonstrates implementing an LSTM network that uses long-term and short-term memory states—updated via forget, input, and output gates—to learn patterns in sequential data and forecast future values.  

General domain of usage  
Time series forecasting

Et eksempel på hvordan **LSTM**-nettverk kan brukes til tidsserieprediksjon blir utforsket. Følgende graf illustrerer ytelsen til **Company A** over en periode på fem måneder.


- **Data**: x-aksen representerer **månedene**, mens y-aksen viser **ytelsesmetrikken** (f.eks. sales, revenue, etc.) fra 5 til 15;
- **Tidsserieprognose**: en LSTM kan brukes til å analysere trenden og forutsi fremtidige verdier basert på historiske data. I grafen ser vi variasjoner, som LSTM vil analysere for å forutsi kommende måneder;
- **LSTM-anvendelse**: ved å bruke data fra tidligere måneder lærer LSTM-nettverket mønsteret av økninger og reduksjoner i Company A sin ytelse, og kan forutsi fremtidige ytelsestrender.



Dette er en typisk anvendelse av **LSTM** innen forretningsprognoser, hvor tidligere resultater brukes til å forutsi fremtidige trender. LSTM-modellen lærer av tidsseriedata og kan brukes for mer nøyaktige prediksjoner, spesielt når det finnes komplekse avhengigheter over tid.


Hva representerer y-aksen i ytelsesgrafen for Selskap A?

Bli ekspert på rekursive nevrale nettverk og deres avanserte varianter som LSTM og GRU ved bruk av PyTorch. Få praktisk erfaring med behandling av 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 prediksjon av sentiment.

Eksempel på LSTM

Awesome!

Eksempel på LSTM