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

Begreppet **tidsserieprognos** introduceras med fokus på dess tillämpning inom **aktiemarknadsprognoser**. Tidsserieprognos innebär att förutsäga framtida värden baserat på tidigare observerade datapunkter, vilket gör det värdefullt inom områden som finans, väderprognoser och lagerhantering.


**Tidsserieanalys** är processen att analysera data som samlas in sekventiellt över tid. Det innebär att identifiera mönster, trender och säsongsvariationer i datan för att prognostisera framtida värden.

Definition

### Utmaningar
Tidsserieprognoser, särskilt för aktiepriser, innebär komplexiteter som **brus**, **marknadsvolatilitet** och **externa faktorer**. Prognosmodellens framgång beror på datakvaliteten och modellens förmåga att fånga underliggande mönster.

Sammanfattningsvis är tidsserieprognoser ett viktigt verktyg för att förutsäga framtida aktiepriser och fatta välgrundade beslut på finansmarknader. De centrala stegen—datainsamling, förbehandling, modellval, träning och utvärdering—utgör grunden för ett framgångsrikt prognosprojekt.


Vilket av följande är INTE en typisk tillämpning av tidsserieprognoser?

Behärska rekurrenta neurala nätverk och deras avancerade varianter som LSTM och GRU med PyTorch. Få praktisk erfarenhet av att bearbeta sekventiell data för tillämpningar i verkliga situationer. Använd dessa kraftfulla modeller för att lösa utmaningar inom tidsserieprognoser och olika uppgifter inom naturlig språkbehandling.

Behandlar begränsningarna hos traditionella neurala nätverk för sekventiell data och introducerar grunderna i rekurrenta neurala nätverk. Förklarar RNN-arkitektur, typer och steg-för-steg-implementering genom grundläggande exempel och en kodningsutmaning.

Utforskar vanliga träningsutmaningar såsom försvinnande och exploderande gradienter. Introducerar avancerade RNN-varianter inklusive LSTM och GRU, med fokus på deras interna mekanismer och användningsområden, samt praktiska implementeringsexempel för varje.

Fokuserar på bearbetning och prognostisering av tidsseriedata med hjälp av RNN-baserade modeller. Inkluderar datainläsning, förbehandlingstekniker, modellträning och prestandautvärdering, med tonvikt på jämförelse mellan LSTM- och GRU-arkitekturer.

Demonstrerar tillämpningen av RNN:er på textklassificeringsuppgifter. Täcker grundläggande NLP-koncept, metoder för textkodning, steg för databereddning samt konstruktion av en LSTM-baserad modell för sentimentprediktion.

Introduktion till Tidsserieprognoser

Utmaningar

Awesome!

Introduktion till Tidsserieprognoser

Utmaningar