Розглядається приклад застосування мереж LSTM для прогнозування часових рядів. Наступний графік ілюструє показники діяльності Компанії A протягом п’яти місяців.

• Дані: вісь x відображає місяці, а вісь y показує метрику ефективності (наприклад, sales, revenue тощо) у діапазоні від 5 до 15;
• Прогнозування часових рядів: LSTM може використовуватися для аналізу тенденцій і прогнозування майбутніх значень на основі минулих даних. На графіку видно коливання, які LSTM аналізує для прогнозування наступних місяців;
• Застосування LSTM: використовуючи дані за попередні місяці, мережа LSTM навчається закономірностям зростання та зниження показників Компанії A і може прогнозувати майбутні тенденції ефективності.

Це типовий приклад використання LSTM для бізнес-прогнозування, коли минулі показники використовуються для передбачення майбутніх тенденцій. Модель LSTM навчається на даних часових рядів і може забезпечити більш точні прогнози, особливо за наявності складних залежностей у часі.