یادگیری شبکه عصبی LSTM برای دانشجویان حسابداری و مدیریت مالی، با هدف تحلیل سریهای زمانی مثل قیمت سهام، نرخ بهره، یا نرخ ارز، بسیار مفید است.
مرحله ۱: یادگیری مقدماتی پایتون
برای شروع کار با LSTM، ابتدا باید با زبان برنامهنویسی پایتون آشنا شوید. مباحث ضروری: متغیرها، نوع دادهها (int, float, str, list, dict) حلقهها (for, while) شرطها (if-else) توابع کار با فایلها (خواندن/نوشتن CSV) نصب و استفاده از کتابخانهها
مرحله ۲: تحلیل دادهها و کار با کتابخانههای علمی
در این مرحله با کتابخانههای مهم علمی آشنا میشوید: کتابخانهها: NumPy برای محاسبات عددی Pandas برای تحلیل دادههای جدولی (مخصوصاً فایلهای مالی مثل CSV) Matplotlib و Seaborn برای ترسیم نمودارها و تحلیل بصری مباحث مهم: وارد کردن و پیشپردازش دادههای مالی (قیمت سهام، نرخ ارز و...) محاسبه میانگین، واریانس، همبستگی رسم نمودار قیمت و نوسانات
مرحله ۳: آشنایی با مفاهیم یادگیری ماشین
مفاهیم پایه: ویژگیها (Features) و برچسبها (Labels) داده آموزش و تست مدلهای پایه مثل: رگرسیون خطی (Linear Regression) رگرسیون لجستیک (Logistic Regression) مدلهای درختی (Decision Trees) ابزارها: Scikit-learn برای مدلسازی پایه
مرحله ۴: مقدمهای بر شبکههای عصبی
مفاهیم ضروری: نورون، لایه، وزن، بایاس شبکه عصبی ساده (Feedforward) تابع فعالسازی (ReLU، Sigmoid) Backpropagation و Gradient Descent ابزار: TensorFlow Keras
مرحله ۵: شبکههای عصبی بازگشتی (RNN) و LSTM
مفاهیم کلیدی: مشکل حافظه کوتاه در RNN مفهوم حافظه بلندمدت در LSTM معماری LSTM: ورودی، سلول، دروازهها (Gates) آمادهسازی دادههای سری زمانی (Sliding Window) کاربرد مالی: پیشبینی قیمت سهام یا سایر اوراق بهادار با استفاده از دادههای گذشته
مرحله ۶: پروژه کاربردی در مدیریت مالی