التعلم العميق بالشبكات المتكررة وذاكرة طويلة قصيرة المدى: التنبؤ بأسعار الأسهم

تأخذك هذه الدورة العملية عبر رحلة كاملة لبناء نموذج تنبؤ بأسعار الأسهم باستخدام التعلم العميق، مع تركيز على الشبكات المتكررة وذاكرة طويلة قصيرة المدى المناسبة للسلاسل الزمنية. ستبدأ بفهم الأسس اللازمة: ما الذي يميز بيانات الأسواق المالية؟ وكيف يؤثر الضجيج والتقلب على التنبؤ؟ ثم تنتقل إلى استكشاف البيانات وإجراء تحليل مبدئي يساعدك على فهم الاتجاهات والفترات والخصائص المهمة. ستتعلم خطوات تجهيز البيانات بدقة، بما في ذلك تنظيف البيانات، إنشاء ميزات مناسبة، وتطبيق التحجيم لأن نماذج السلاسل الزمنية حساسة لطبيعة القيم. بعد ذلك ستبني نموذجا متكررا يتضمن طبقات ذاكرة طويلة قصيرة المدى، وتتعلم كيف تختار طول النافذة والتقسيم الزمني بطريقة تمنع تسرب المعلومات من المستقبل إلى الماضي. تشرح الدورة أيضا كيفية تقييم النموذج على بيانات واقعية، واستخدام التصوير لقراءة الفروق بين القيم المتوقعة والحقيقية، وفهم مصادر الخطأ. ورغم أن الهدف تعليمي، ستؤكد الدورة على حدود التنبؤ المالي وأهمية استخدام التقييم الصحيح وإدارة المخاطر. بنهاية الدورة ستكون قادرا على بناء نموذج تنبؤ للسلاسل الزمنية، تدريبَه، تقييمه، وتحويله إلى تجربة قابلة للتطوير على بيانات مالية أخرى.

• تجهيز بيانات الأسهم عبر التحجيم والاستكشاف والتحليل المبدئي
• بناء وتدريب شبكات متكررة بذاكرة طويلة قصيرة المدى لبيانات السلاسل الزمنية
• تقييم وتصور نتائج التنبؤ باستخدام بيانات مالية واقعية