Esimerkki LSTM:stä
Esimerkki siitä, miten LSTM-verkkoja voidaan soveltaa aikasarjojen ennustamiseen. Seuraava kaavio havainnollistaa Yritys A:n suorituskykyä viiden kuukauden ajalta.
- Data: x-akseli esittää kuukausia, kun taas y-akseli näyttää suorituskykymittarin (esim. myynti, liikevaihto jne.) vaihteluvälillä 5–15;
- Aikasarjojen ennustaminen: LSTM:tä voidaan käyttää trendin analysointiin ja tulevien arvojen ennustamiseen aiempien tietojen perusteella. Kaaviossa näkyy vaihtelua, jota LSTM analysoi ennustaakseen tulevia kuukausia;
- LSTM:n soveltaminen: käyttämällä aiempien kuukausien tietoja LSTM-verkko oppii Yritys A:n suorituskyvyn nousujen ja laskujen mallin ja voi ennustaa tulevia suorituskykytrendejä.
Tämä on tyypillinen LSTM-sovellus liiketoiminnan ennustamisessa, jossa aiempaa suorituskykyä hyödynnetään tulevien trendien arvioinnissa. LSTM-malli oppii aikasarjadatasta ja mahdollistaa tarkemmat ennusteet erityisesti silloin, kun ajassa on monimutkaisia riippuvuuksia.
Kiitos palautteestasi!
Kysy tekoälyä
Kysy tekoälyä
Kysy mitä tahansa tai kokeile jotakin ehdotetuista kysymyksistä aloittaaksesi keskustelumme
Can you explain how the LSTM updates its memory at each step?
What are the three gates in an LSTM and what do they do?
Why might we consider an alternative to LSTM for time series forecasting?
Awesome!
Completion rate improved to 4.55Esimerkki LSTM:stä
Pyyhkäise näyttääksesi valikon
Esimerkki siitä, miten LSTM-verkkoja voidaan soveltaa aikasarjojen ennustamiseen. Seuraava kaavio havainnollistaa Yritys A:n suorituskykyä viiden kuukauden ajalta.
- Data: x-akseli esittää kuukausia, kun taas y-akseli näyttää suorituskykymittarin (esim. myynti, liikevaihto jne.) vaihteluvälillä 5–15;
- Aikasarjojen ennustaminen: LSTM:tä voidaan käyttää trendin analysointiin ja tulevien arvojen ennustamiseen aiempien tietojen perusteella. Kaaviossa näkyy vaihtelua, jota LSTM analysoi ennustaakseen tulevia kuukausia;
- LSTM:n soveltaminen: käyttämällä aiempien kuukausien tietoja LSTM-verkko oppii Yritys A:n suorituskyvyn nousujen ja laskujen mallin ja voi ennustaa tulevia suorituskykytrendejä.
Tämä on tyypillinen LSTM-sovellus liiketoiminnan ennustamisessa, jossa aiempaa suorituskykyä hyödynnetään tulevien trendien arvioinnissa. LSTM-malli oppii aikasarjadatasta ja mahdollistaa tarkemmat ennusteet erityisesti silloin, kun ajassa on monimutkaisia riippuvuuksia.
Kiitos palautteestasi!
