Summary  
This chapter demonstrates how LSTM networks use forget, input, and output gates to update long-term and short-term memory for sequential data modeling and step-wise prediction.

General domain of usage  
Business forecasting

Een voorbeeld van hoe **LSTM**-netwerken kunnen worden toegepast op tijdreeksvoorspellingen wordt onderzocht. De onderstaande grafiek illustreert de prestaties van **Company A** over een periode van vijf maanden.


- **Data**: de x-as vertegenwoordigt de **maanden**, terwijl de y-as de **prestatiemaatstaf** (bijv. sales, revenue, etc.) toont, variërend van 5 tot 15;
- **Tijdreeksvoorspelling**: een LSTM kan worden gebruikt om de trend te analyseren en toekomstige waarden te voorspellen op basis van historische gegevens. In de grafiek zijn schommelingen zichtbaar, die door LSTM worden geanalyseerd om toekomstige maanden te voorspellen;
- **LSTM-toepassing**: met behulp van gegevens uit voorgaande maanden leert het LSTM-netwerk het patroon van stijgingen en dalingen in de prestaties van Company A en kan het toekomstige prestatietrends voorspellen.



Dit is een typische toepassing van **LSTM** in bedrijfsvoorspellingen, waarbij eerdere prestaties worden gebruikt om toekomstige trends te voorspellen. Het LSTM-model leert van de tijdreeksgegevens en kan worden ingezet voor nauwkeurigere voorspellingen, vooral wanneer er complexe afhankelijkheden in de tijd zijn.


Wat stelt de y-as voor in de prestatiegrafiek voor Bedrijf A?

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 praktische toepassingen. Pas deze krachtige modellen toe om echte uitdagingen aan te pakken in tijdreeksvoorspellingen 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 constructie van een op LSTM gebaseerd model voor sentimentvoorspelling.

Voorbeeld van LSTM

Awesome!

Voorbeeld van LSTM