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

Konseptet **tidsserieprognoser** introduseres med fokus på anvendelse innen **børsprognoser**. Tidsserieprognoser innebærer å forutsi fremtidige verdier basert på tidligere observerte datapunkter, noe som gjør det verdifullt innen områder som finans, værvarsling og lagerstyring.


**Tidsserieanalyse** er prosessen med å analysere data som samles inn sekvensielt over tid. Det innebærer å identifisere mønstre, trender og sesongvariasjoner i dataene for å forutsi fremtidige verdier.

Definisjon

### Utfordringer
Tidsserieprognoser, spesielt for aksjekurser, innebærer kompleksiteter som **støy**, **markedsvolatilitet** og **eksterne faktorer**. Suksessen til prognosemodellen avhenger av datakvaliteten og modellens evne til å fange underliggende mønstre.

Oppsummert er tidsserieprognoser et essensielt verktøy for å forutsi fremtidige aksjekurser og ta informerte beslutninger i finansmarkedene. Hovedstegene—datainnsamling, forbehandling, modellvalg, trening og evaluering—utgjør grunnlaget for et vellykket prognoseprosjekt.


Hvilket av følgende er IKKE en typisk anvendelse av tidsserieprognoser?

Bli ekspert på rekursive nevrale nettverk og deres avanserte varianter som LSTM og GRU ved bruk av PyTorch. Få praktisk erfaring med å behandle sekvensielle data for anvendelser i praksis. Bruk disse kraftige modellene til å løse reelle utfordringer innen tidsserieprognoser og ulike oppgaver innen naturlig språkprosessering.

Dekker begrensningene ved tradisjonelle nevrale nettverk for sekvensielle data og introduserer grunnleggende prinsipper for rekurrente nevrale nettverk. Forklarer RNN-arkitektur, typer og trinnvis implementering gjennom grunnleggende eksempler og en kodeutfordring.

Utforsker vanlige treningsutfordringer som forsvinnende og eksploderende gradienter. Introduserer avanserte RNN-varianter, inkludert LSTM og GRU, med fokus på deres interne mekanismer og bruksområder, samt praktiske implementeringseksempler for hver.

Fokuserer på behandling og prediksjon av tidsseriedata ved bruk av RNN-baserte modeller. Inkluderer datainnhenting, forhåndsbehandlingsteknikker, modelltrening og ytelsesevaluering, med vekt på sammenligning av LSTM- og GRU-arkitekturer.

Demonstrerer anvendelsen av RNN-er på tekstklassifiseringsoppgaver. Dekker sentrale NLP-konsepter, metoder for tekstkoding, trinn for datapreparering og konstruksjon av en LSTM-basert modell for prediksjon av sentiment.

Introduksjon til Tidsserieprognoser

Utfordringer

Awesome!

Introduksjon til Tidsserieprognoser

Utfordringer