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

Begrebet **tidsserieprognose** introduceres med fokus på dets anvendelse i **aktiemarkedsforudsigelse**. Tidsserieprognose indebærer forudsigelse af fremtidige værdier baseret på tidligere observerede datapunkter, hvilket gør det værdifuldt inden for områder som finans, vejrudsigter og lagerstyring.


**Tidsserieanalyse** er processen med at analysere data, der indsamles sekventielt over tid. Det indebærer identifikation af mønstre, tendenser og sæsonvariationer i dataene for at forudsige fremtidige værdier.

Definition

### Udfordringer
Tidsserieprognoser, især for aktiekurser, indebærer kompleksiteter som **støj**, **markedsvolatilitet** og **eksterne faktorer**. Modellens succes afhænger af datakvaliteten og modellens evne til at opfange underliggende mønstre.

Sammenfattende er tidsserieprognoser et væsentligt værktøj til at forudsige fremtidige aktiekurser og træffe informerede beslutninger på de finansielle markeder. De centrale trin—datainnsamling, forbehandling, modelvalg, træning og evaluering—udgør grundlaget for et vellykket prognoseprojekt.


Hvilken af følgende er IKKE en typisk anvendelse af tidsserieprognoser?

Behersk rekurrente neurale netværk og deres avancerede varianter som LSTMs og GRUs ved hjælp af PyTorch. Opnå praktisk erfaring med behandling af sekventielle data til anvendelser i praksis. Anvend disse kraftfulde modeller til at løse virkelige udfordringer inden for tidsserieprognoser og forskellige opgaver i naturlig sprogbehandling.

Dækker begrænsningerne ved traditionelle neurale netværk for sekventielle data og introducerer grundlæggende principper for Recurrent Neural Networks. Forklarer RNN-arkitektur, typer og trinvis implementering gennem grundlæggende eksempler og en kodningsudfordring.

Undersøger almindelige træningsudfordringer såsom forsvindende og eksploderende gradienter. Introducerer avancerede RNN-varianter, herunder LSTM og GRU, med fokus på deres interne mekanismer og anvendelsesområder samt praktiske implementeringseksempler for hver.

Fokuserer på behandling og prognose af tidsseriedata ved hjælp af RNN-baserede modeller. Omfatter dataindlæsning, forbehandlingsteknikker, modeltræning og præstationsvurdering med vægt på sammenligning af LSTM- og GRU-arkitekturer.

Demonstrerer anvendelsen af RNN'er til tekstklassificeringsopgaver. Dækker centrale NLP-begreber, tekstkodningsmetoder, trin til dataklargøring og opbygning af en LSTM-baseret model til sentimentforudsigelse.

Introduktion til Tidsserieprognoser

Udfordringer

Awesome!

Introduktion til Tidsserieprognoser

Udfordringer