Summary  
This chapter introduces how to preprocess sequential data and implement recurrent neural network models (LSTM and GRU) to forecast future values by covering data loading, cleaning, feature engineering, model training, and evaluation.

General domain of usage  
Stock market prediction

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


### Utmaningar
Tidsserieprognostisering, särskilt för aktiekurser, innebär komplexiteter såsom **brus**, **marknadsvolatilitet** och **externa faktorer**. Framgången för prognosmodellen beror på datakvaliteten och modellens förmåga att fånga underliggande mönster.

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


Vilket av följande är INTE en typisk tillämpning av tidsserieprognostisering?

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