¿Que es el Código de predicción LSTM?

El código de predicción utilizando una red neuronal LSTM (Long Short-Term Memory) es un conjunto de instrucciones en un lenguaje de programación, como Python, que implementa una red neuronal LSTM para realizar tareas de predicción, como predecir una serie de tiempo, texto u otro tipo de secuencia.

 

Las LSTMs son un tipo de arquitectura de red neuronal recurrente que se diseñó para manejar problemas en los que las dependencias a lo largo del tiempo son cruciales. 

Son especialmente efectivas para trabajar con datos secuenciales debido a su capacidad para capturar y recordar patrones a largo plazo en las secuencias.

A continuación, te muestro un ejemplo básico de código en Python utilizando la biblioteca Keras (que es parte de TensorFlow) para crear y entrenar una red neuronal LSTM para la predicción de series de tiempo. 

En este caso, se supone que tienes un conjunto de datos de series de tiempo unidimensional llamado "datos" y deseas predecir los valores futuros de la serie:

 

import numpy as np

from keras.models import Sequential 

from keras.layers import LSTM, Dense

secuencia_longitud = 10

secuencias = []

objetivos = []

for i in range(len(datos) - secuencia_longitud):

secuencias.append(datos[i:i+secuencia_longitud])

objetivos.append(datos[i+secuencia_longitud])

secuencias = np.array(secuencias)

objetivos = np.array(objetivos)

# Crear el modelo LSTM

modelo = Sequential()

 modelo.add(LSTM(units=50, activation='relu', input_shape=(secuencia_longitud, 1)))

modelo.add(Dense(units=1))

modelo.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

# Entrenar el modelo

modelo.fit(secuencias, objetivos, epochs=50, batch_size=32)

# Realizar predicciones

 ultima_secuencia = datos[-secuencia_longitud:] # Última secuencia conocida

prediccion = modelo.predict(ultima_secuencia.reshape(1, secuencia_longitud, 1))

 

Este es solo un ejemplo muy simple de cómo se podría implementar una red neuronal LSTM para la predicción de series de tiempo. 

En la práctica, hay muchos detalles adicionales a considerar, como la normalización de datos, la sintonización de hiperparámetros y la evaluación del rendimiento del modelo.