Summary  
This chapter introduces time series forecasting using recurrent neural networks (specifically LSTM and GRU), covering how to prepare sequential data, train the model, and evaluate its ability to predict future values.  

General domain of usage  
Finance

Het concept van **tijdreeksvoorspelling** wordt geïntroduceerd met de nadruk op de toepassing ervan bij **voorspellingen van de aandelenbeurs**. Tijdreeksvoorspelling omvat het voorspellen van toekomstige waarden op basis van eerder waargenomen gegevenspunten, waardoor het waardevol is in vakgebieden zoals financiën, weersvoorspellingen en voorraadbeheer.


**Tijdreeksanalyse** is het proces van het analyseren van gegevens die opeenvolgend in de tijd zijn verzameld. Het omvat het identificeren van patronen, trends en seizoensinvloeden binnen de gegevens om toekomstige waarden te voorspellen.

Definitie

### Uitdagingen
Tijdreeksvoorspelling, met name voor aandelenkoersen, omvat complexiteiten zoals **ruis**, **marktvolatiliteit** en **externe factoren**. Het succes van het voorspellingsmodel hangt af van de kwaliteit van de gegevens en het vermogen van het model om onderliggende patronen te herkennen.

Samengevat is tijdreeksvoorspelling een essentieel hulpmiddel bij het voorspellen van toekomstige aandelenkoersen en het nemen van weloverwogen beslissingen op financiële markten. De belangrijkste stappen—gegevensverzameling, voorbewerking, modelselectie, training en evaluatie—vormen de basis van een succesvol voorspellingsproject.


Welke van de volgende is GEEN typische toepassing van tijdreeksvoorspelling?

Beheers recurrente neurale netwerken en hun geavanceerde varianten zoals LSTMs en GRUs met behulp van PyTorch. Doe praktische ervaring op met het verwerken van sequentiële data voor toegepaste toepassingen. Pas deze krachtige modellen toe om realistische uitdagingen aan te pakken in tijdreeksvoorspelling en diverse Natural Language Processing-taken.

Behandelt de beperkingen van traditionele neurale netwerken voor sequentiële data en introduceert de basisprincipes van Recurrent Neural Networks. Verklaart de RNN-architectuur, typen en stapsgewijze implementatie aan de hand van eenvoudige voorbeelden en een programmeeruitdaging.

Behandelt veelvoorkomende trainingsuitdagingen zoals verdwijnende en exploderende gradiënten. Introduceert geavanceerde RNN-varianten, waaronder LSTM en GRU, met nadruk op hun interne mechanismen en toepassingsgebieden, voorzien van praktische implementatievoorbeelden voor elk.

Richt zich op het verwerken en voorspellen van tijdreeksgegevens met behulp van RNN-gebaseerde modellen. Bevat gegevensinvoer, preprocessietechnieken, modeltraining en prestatie-evaluatie, met nadruk op het vergelijken van LSTM- en GRU-architecturen.

Toont de toepassing van RNN's op tekstclassificatietaken. Behandelt kernbegrippen van NLP, methoden voor tekstcodering, stappen voor gegevensvoorbereiding en de opbouw van een LSTM-gebaseerd model voor sentimentvoorspelling.

Introductie tot Tijdreeksvoorspelling

Uitdagingen

Awesome!

Introductie tot Tijdreeksvoorspelling

Uitdagingen