LSTM للتنبؤ بالسلاسل الزمنية (Time Series)
بناء LSTM للتنبؤ بأسعار الأسهم أو استهلاك الطاقة
مقدمة المشروع
في هذا المشروع العملي، ستتعلم كيفية بناء lstm للتنبؤ بأسعار الأسهم أو استهلاك الطاقة. هذا المشروع مصمم خصيصاً لمستوى متقدمويستغرق تقريباً 2-3 أسابيع لإكماله بشكل كامل.
سنتبع منهجية CRISP-DM (Cross-Industry Standard Process for Data Mining) المعترف بها عالمياً، والتي تضمن بناء مشروع احترافي قابل للتطبيق في بيئة الإنتاج.
ماذا ستتعلم؟
خطوات العمل التفصيلية
اتبع هذه الخطوات الست لبناء مشروع احترافي
Business Understanding
فهم المشكلة
تحديد الأهداف والمتطلبات من منظور الأعمال
الخطوات العملية:
أهمية التنبؤ للتخطيط
Data Understanding
فهم البيانات
جمع البيانات الأولية والتعرف عليها وتحديد جودتها
الخطوات العملية:
استكشاف بيانات الأسهم التاريخية
Data Preparation
تحضير البيانات
تنظيف وتحويل البيانات لتكون جاهزة للنمذجة
الخطوات العملية:
تطبيع وتحويل لـ sequences
Modeling
بناء النموذج
اختيار وتطبيق تقنيات النمذجة المناسبة
الخطوات العملية:
بناء LSTM بطبقات متعددة + Dropout
Evaluation
التقييم
تقييم النموذج والتأكد من تحقيق الأهداف
الخطوات العملية:
مقارنة التنبؤ بالقيم الحقيقية
Deployment
النشر
نشر النموذج في بيئة الإنتاج
الخطوات العملية:
API للتنبؤ المستمر