Discussão do artigo "Data Science e Machine Learning (Parte 25): Previsão de Séries Temporais de Forex Usando uma Rede Neural Recorrente (RNN)"
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Novo artigo Data Science e Machine Learning (Parte 25): Previsão de Séries Temporais de Forex Usando uma Rede Neural Recorrente (RNN) foi publicado:
Redes neurais recorrentes (RNNs) se destacam em utilizar informações passadas para prever eventos futuros. Suas notáveis capacidades preditivas foram aplicadas em diversos domínios com grande sucesso. Neste artigo, implementaremos modelos de RNN para prever tendências no mercado de forex, demonstrando seu potencial para aumentar a precisão das previsões no trading de forex.
No núcleo das Redes Neurais Recorrentes (RNNs), há redes neurais de alimentação direta interconectadas de tal forma que a próxima rede possui a informação da anterior, dando ao RNN simples a capacidade de aprender e entender a informação atual com base nas anteriores.
Para entender melhor, vejamos um exemplo onde queremos ensinar o modelo de RNN para um chatbot. Queremos que nosso chatbot entenda as palavras e frases de um usuário; suponha que a frase recebida seja: Que horas são?
Autor: Omega J Msigwa