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

Um exemplo de como redes **LSTM** podem ser aplicadas à previsão de séries temporais é explorado. O gráfico a seguir ilustra o desempenho da **Empresa A** ao longo de um período de cinco meses.


- **Dados**: o eixo x representa os **meses**, enquanto o eixo y mostra a **métrica de desempenho** (por exemplo, vendas, receita, etc.) variando de 5 a 15;
- **Previsão de séries temporais**: uma LSTM pode ser utilizada para analisar a tendência e prever valores futuros com base em dados passados. No gráfico, é possível observar flutuações, que a LSTM analisará para prever os meses seguintes;
- **Aplicação da LSTM**: utilizando os dados dos meses anteriores, a rede LSTM aprende o padrão de aumentos e quedas no desempenho da Empresa A e pode prever tendências futuras de desempenho.



Esta é uma aplicação típica de **LSTM** em previsões de negócios, onde o desempenho passado é utilizado para prever tendências futuras. O modelo LSTM aprende com os dados de séries temporais e pode ser utilizado para previsões mais precisas, especialmente quando há dependências complexas ao longo do tempo.


O que o eixo y representa no gráfico de desempenho da Empresa A?

Domine redes neurais recorrentes e suas variantes avançadas, como LSTMs e GRUs, utilizando PyTorch. Adquira experiência prática no processamento de dados sequenciais para aplicações reais. Aplique esses modelos poderosos para enfrentar desafios do mundo real em previsão de séries temporais e diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

Aborda as limitações das redes neurais tradicionais para dados sequenciais e apresenta os fundamentos das Redes Neurais Recorrentes. Explica a arquitetura das RNNs, seus tipos e a implementação passo a passo por meio de exemplos básicos e um desafio de programação.

Explora desafios comuns de treinamento, como gradientes desaparecendo e explodindo. Introduz variantes avançadas de RNN, incluindo LSTM e GRU, destacando seus mecanismos internos e casos de uso, com exemplos práticos de implementação para cada uma.

Foca no processamento e previsão de dados de séries temporais utilizando modelos baseados em RNN. Inclui carregamento de dados, técnicas de pré-processamento, treinamento de modelos e avaliação de desempenho, com ênfase na comparação entre as arquiteturas LSTM e GRU.

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Exemplo de LSTM

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