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

Le concept de **prévision de séries temporelles** est présenté avec un accent particulier sur son application à la **prédiction des échanges boursiers**. La prévision de séries temporelles consiste à estimer des valeurs futures à partir de données observées précédemment, ce qui la rend précieuse dans des domaines tels que la finance, la prévision météorologique et la gestion des stocks.


**L'analyse de séries temporelles** est le processus d'analyse de données collectées de manière séquentielle au fil du temps. Elle consiste à identifier des motifs, des tendances et des effets saisonniers dans les données afin de prévoir des valeurs futures.

Définition

### Défis
La prévision de séries temporelles, en particulier pour les prix des actions, implique des complexités telles que le **bruit**, la **volatilité du marché** et des **facteurs externes**. Le succès du modèle de prédiction dépend de la qualité des données et de la capacité du modèle à saisir les motifs sous-jacents.

En résumé, la prévision de séries temporelles constitue un outil essentiel pour anticiper les prix futurs des actions et prendre des décisions éclairées sur les marchés financiers. Les étapes clés—collecte de données, prétraitement, sélection du modèle, entraînement et évaluation—représentent la base d'un projet de prévision réussi.


Laquelle des applications suivantes n'est PAS une application typique de la prévision de séries temporelles ?

Maîtrisez les réseaux neuronaux récurrents et leurs variantes avancées telles que les LSTM et GRU avec PyTorch. Acquérez une expérience pratique dans le traitement des données séquentielles pour des applications concrètes. Appliquez ces modèles puissants pour relever des défis réels en prévision de séries temporelles et dans diverses tâches de traitement du langage naturel.

Présente les limites des réseaux neuronaux traditionnels pour les données séquentielles et introduit les principes fondamentaux des réseaux neuronaux récurrents. Explique l’architecture des RNN, leurs types et la mise en œuvre étape par étape à travers des exemples simples et un défi de programmation.

Explore les défis courants de l'entraînement tels que la disparition et l'explosion des gradients. Présente des variantes avancées des RNN, notamment LSTM et GRU, en mettant en avant leurs mécanismes internes et leurs cas d'utilisation, avec des exemples pratiques d'implémentation pour chacune.

Se concentre sur le traitement et la prévision des données de séries temporelles à l'aide de modèles basés sur les RNN. Inclut le chargement des données, les techniques de prétraitement, l'entraînement des modèles et l'évaluation des performances, avec un accent sur la comparaison des architectures LSTM et GRU.

Démontre l'application des RNN aux tâches de classification de texte. Couvre les concepts fondamentaux du NLP, les méthodes d'encodage de texte, les étapes de préparation des données et la construction d'un modèle basé sur LSTM pour la prédiction de sentiment.

Introduction à la Prévision des Séries Temporelles

Défis

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