Se explora un ejemplo de cómo las redes LSTM pueden aplicarse a la predicción de series temporales. El siguiente gráfico ilustra el rendimiento de la Empresa A durante un período de cinco meses.

• Datos: el eje x representa los meses, mientras que el eje y muestra la métrica de rendimiento (por ejemplo, ventas, ingresos, etc.) en un rango de 5 a 15;
• Pronóstico de series temporales: se puede utilizar un LSTM para analizar la tendencia y predecir valores futuros basándose en datos pasados. En el gráfico, se observan fluctuaciones que el LSTM analizará para predecir los meses futuros;
• Aplicación de LSTM: utilizando los datos de los meses anteriores, la red LSTM aprende el patrón de aumentos y disminuciones en el rendimiento de la Empresa A y puede pronosticar tendencias de rendimiento futuras.

Esta es una aplicación típica de LSTM en la predicción empresarial, donde el rendimiento pasado se utiliza para prever tendencias futuras. El modelo LSTM aprende de los datos de series temporales y puede emplearse para realizar predicciones más precisas, especialmente cuando existen dependencias complejas a lo largo del tiempo.