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

Das Konzept der **Zeitreihenprognose** wird mit Schwerpunkt auf deren Anwendung bei der **Vorhersage von Börsenkursen** eingeführt. Zeitreihenprognose umfasst die Vorhersage zukünftiger Werte auf Grundlage zuvor beobachteter Datenpunkte und ist daher in Bereichen wie Finanzen, Wettervorhersage und Bestandsmanagement von großem Wert.


**Zeitreihenanalyse** bezeichnet die Analyse von Daten, die fortlaufend über die Zeit hinweg gesammelt werden. Sie umfasst das Erkennen von Mustern, Trends und Saisonalitäten in den Daten, um zukünftige Werte vorherzusagen.

Definition

### Herausforderungen
Die Zeitreihenprognose, insbesondere für Aktienkurse, ist mit Komplexitäten wie **Rauschen**, **Marktvolatilität** und **externen Faktoren** verbunden. Der Erfolg des Prognosemodells hängt von der Qualität der Daten und der Fähigkeit des Modells ab, zugrunde liegende Muster zu erfassen.

Zusammenfassend ist die Zeitreihenprognose ein wesentliches Werkzeug zur Vorhersage zukünftiger Aktienkurse und zur fundierten Entscheidungsfindung an den Finanzmärkten. Die wichtigsten Schritte—Datenerhebung, Vorverarbeitung, Modellauswahl, Training und Bewertung—bilden die Grundlage eines erfolgreichen Prognoseprojekts.


Welche der folgenden Anwendungen ist KEINE typische Anwendung der Zeitreihenprognose?

Beherrschen Sie rekurrente neuronale Netze und deren fortgeschrittene Varianten wie LSTMs und GRUs mit PyTorch. Sammeln Sie praktische Erfahrungen in der Verarbeitung sequentieller Daten für praxisnahe Anwendungen. Setzen Sie diese leistungsstarken Modelle ein, um reale Herausforderungen in der Zeitreihenprognose und verschiedenen Aufgaben der natürlichen Sprachverarbeitung zu bewältigen.

Behandelt die Einschränkungen traditioneller neuronaler Netze bei sequenziellen Daten und führt in die Grundlagen von Rekurrenten Neuronalen Netzen ein. Erläutert RNN-Architektur, Typen und die schrittweise Implementierung anhand grundlegender Beispiele und einer Programmieraufgabe.

Untersucht häufige Trainingsherausforderungen wie verschwindende und explodierende Gradienten. Stellt fortgeschrittene RNN-Varianten wie LSTM und GRU vor, hebt deren interne Mechanismen und Anwendungsfälle hervor und bietet praktische Implementierungsbeispiele für jede Variante.

Konzentriert sich auf die Verarbeitung und Prognose von Zeitreihendaten mithilfe von RNN-basierten Modellen. Beinhaltet das Laden von Daten, Vorverarbeitungstechniken, Modelltraining und Leistungsevaluierung, mit Schwerpunkt auf dem Vergleich von LSTM- und GRU-Architekturen.

Demonstriert die Anwendung von RNNs auf Aufgaben der Textklassifikation. Behandelt zentrale NLP-Konzepte, Methoden der Textkodierung, Schritte der Datenvorbereitung sowie den Aufbau eines LSTM-basierten Modells zur Sentimentvorhersage.

Einführung in die Zeitreihenprognose

Herausforderungen

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Einführung in die Zeitreihenprognose

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