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

Um exemplo de como as redes **LSTM** podem ser aplicadas à previsão de séries temporais é explorado. O gráfico a seguir ilustra o desempenho da **Empresa A** ao longo de um período de cinco meses.


- **Dados**: o eixo x representa os **meses**, enquanto o eixo y mostra a **métrica de desempenho** (por exemplo, vendas, receita, etc.) variando de 5 a 15;
- **Previsão de séries temporais**: um LSTM pode ser utilizado para analisar a tendência e prever valores futuros com base em dados passados. No gráfico, é possível observar flutuações, que o LSTM analisará para prever os meses seguintes;
- **Aplicação do LSTM**: utilizando os dados dos meses anteriores, a rede LSTM aprende o padrão de aumentos e quedas no desempenho da Empresa A e pode prever tendências futuras de desempenho.



Esta é uma aplicação típica de **LSTM** em previsão de negócios, onde o desempenho passado é utilizado para prever tendências futuras. O modelo LSTM aprende com os dados de séries temporais e pode ser utilizado para previsões mais precisas, especialmente quando há dependências complexas ao longo do tempo.


O que o eixo y representa no gráfico de desempenho da Empresa A?

Domine redes neurais recorrentes e suas variantes avançadas como LSTMs e GRUs utilizando PyTorch. Adquira experiência prática no processamento de dados sequenciais para aplicações reais. Aplique esses modelos poderosos para enfrentar desafios do mundo real em previsão de séries temporais e diversas tarefas de processamento de linguagem natural.

Aborda as limitações das redes neurais tradicionais para dados sequenciais e apresenta os fundamentos das Redes Neurais Recorrentes. Explica a arquitetura das RNNs, seus tipos e a implementação passo a passo por meio de exemplos básicos e um desafio de programação.

Explora desafios comuns de treinamento, como gradientes desaparecendo e explodindo. Introduz variantes avançadas de RNN, incluindo LSTM e GRU, destacando seus mecanismos internos e casos de uso, com exemplos práticos de implementação para cada uma.

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Exemplo de LSTM

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