בויען אַ נעוראַל נעץ פֿאַר פּרידיקטינג לאַגער פּרייסיז אין די געגעבן מאַרק.
זיכער, צו בויען אַ נעוראַל נעץ פֿאַר פּרידיקטינג לאַגער פּרייסאַז אין די שאַנגהאַי בערזע, מיר וואָלט דאַרפֿן צו נאָכפאָלגן די סטעפּס: 1. **קלייַבן און פּריפּראָסעסס דאַטן**: מיר וואָלט ערשטער דאַרפֿן צו זאַמלען היסטארישע דאַטן אויף לאַגער פּרייסאַז אין די שאַנגהאַי בערזע. דאָס וואָלט אַרייַנציען קאַלעקטינג דאַטן וועגן לאַגער פּרייסיז, באַנד און אנדערע באַטייַטיק פינאַנציעל ינדאַקייטערז. אַמאָל מיר האָבן די דאַטן, מיר דאַרפֿן צו פּריפּראָסעסס עס דורך רייניקונג, נאָרמאַלייזינג און יבערמאַכן עס אין אַ פֿאָרמאַט פּאַסיק פֿאַר טריינינג אונדזער נעוראַל נעץ. 2. ** אויסקלייַבן די מאָדעל אַרקאַטעקטשער **: ווייַטער, מיר דאַרפֿן צו אויסקלייַבן די אַרקאַטעקטשער פֿאַר אונדזער נעוראַל נעץ. דאָס וואָלט אַרייַנציען די נומער פון לייַערס, נוראַנז און אַקטאַוויישאַן פאַנגקשאַנז פֿאַר אונדזער מאָדעל. פֿאַר פּרייז פאָרויסזאָגן, אַ ריקעראַנט נעוראַל נעץ (רנן) אַזאַ ווי LSTM (לאַנג קורץ-טערמין זכּרון) אָדער GRU (גאַטעד ריקעראַנט יוניט) קען זיין אַ גוט ברירה, ווייַל זיי זענען געזונט פּאַסיק פֿאַר האַנדלינג סאַקווענטשאַל דאַטן אַזאַ ווי צייט סעריע דאַטן. . 3. **באַן די מאָדעל**: אַמאָל מיר האָבן אויסגעקליבן אונדזער מאָדעל אַרקאַטעקטשער, מיר דאַרפֿן צו באַן אונדזער נעוראַל נעץ. דאָס וואָלט אַרייַנציען ספּליטינג אונדזער דאַטן אין טריינינג און טעסטינג שטעלט, און דערנאָך נוצן די טריינינג דאַטן צו דערהייַנטיקן די ווייץ און בייאַסיז פון אונדזער נעוראַל נעץ. מיר וואָלט דאַרפֿן צו אויסקלייַבן אַ צונעמען אָנווער פונקציע, אַזאַ ווי די דורכשניטלעך סקווערד טעות, צו מעסטן ווי גוט אונדזער מאָדעל איז פּערפאָרמינג, און אַן אַפּטאַמאַזיישאַן אַלגערידאַם, אַזאַ ווי גראַדיענט אַראָפּגאַנג, צו דערהייַנטיקן די ווייץ און בייאַסיז פון אונדזער מאָדעל. 4. ** אָפּשאַצן די מאָדעל**: נאָך טריינינג אונדזער מאָדעל, מיר דאַרפֿן צו אָפּשאַצן ווי גוט עס איז פּערפאָרמינג. דאָס קען אַרייַנציען ניצן אונדזער טעסטינג דאַטן צו רעכענען מעטריקס אַזאַ ווי דורכשניטלעך סקווערד טעות, מיינען אַבסאָלוט טעות אָדער ר-סקווערד ווערט. מיר קענען אויך וויזשוואַלייז די פֿאָרויסזאָגן פון די מאָדעל קעגן די פאַקטיש דאַטן צו זען ווי גוט עס איז פּערפאָרמינג. 5. **מאַכן פֿאָרויסזאָגן**: אַמאָל מיר זענען צופֿרידן מיט אונדזער מאָדעל ס פאָרשטעלונג, מיר קענען נוצן עס צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף נייַע דאַטן. פֿאַר בייַשפּיל, מיר קענען צושטעלן אונדזער מאָדעל מיט דאַטן וועגן די לעצטע לאַגער פּרייסאַז און אנדערע פינאַנציעל ינדאַקייטערז, און עס קענען דזשענערייט אַ פּראָגנאָז פֿאַר די צוקונפֿט לאַגער פּרייַז. אין קיצער, בנין אַ נעוראַל נעץ פֿאַר פּרידיקטינג לאַגער פּרייסאַז אין די שאַנגהאַי בערזע וואָלט אַרייַנציען קאַלעקטינג און פּריפּראָסעססינג דאַטן, סעלעקטינג די מאָדעל אַרקאַטעקטשער, טריינינג די מאָדעל, עוואַלואַטינג זייַן פאָרשטעלונג, און דערנאָך נוצן עס צו מאַכן פֿאָרויסזאָגן אויף נייַע דאַטן.