Summary  
This chapter demonstrates implementing an LSTM network that uses long-term and short-term memory states—updated via forget, input, and output gates—to learn patterns in sequential data and forecast future values.  

General domain of usage  
Time series forecasting

Et eksempel på hvordan **LSTM**-nettverk kan brukes til tidsserieprediksjon blir utforsket. Følgende graf illustrerer ytelsen til **Company A** over en periode på fem måneder.


- **Data**: x-aksen representerer **månedene**, mens y-aksen viser **ytelsesmetrikken** (f.eks. sales, revenue, etc.) fra 5 til 15;
- **Tidsserieprognose**: en LSTM kan brukes til å analysere trenden og forutsi fremtidige verdier basert på historiske data. I grafen ser vi variasjoner, som LSTM vil analysere for å forutsi kommende måneder;
- **LSTM-anvendelse**: ved å bruke data fra tidligere måneder lærer LSTM-nettverket mønsteret av økninger og reduksjoner i Company A sin ytelse, og kan forutsi fremtidige ytelsestrender.



Dette er en typisk anvendelse av **LSTM** innen forretningsprognoser, hvor tidligere resultater brukes til å forutsi fremtidige trender. LSTM-modellen lærer av tidsseriedata og kan brukes for mer nøyaktige prediksjoner, spesielt når det finnes komplekse avhengigheter over tid.


Hva representerer y-aksen i ytelsesgrafen for Selskap A?

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.

Eksempel på LSTM

Awesome!

Eksempel på LSTM