Preparazione dei dati

Raccolta, pulizia e normalizzazione sono fondamentali. Le serie temporali devono essere segmentate in sequenze fisse per l’input della rete.

L’utilizzo di tecniche come differenziazione o smoothing migliora la stabilità del modello.

Progettazione dell'architettura LSTM

  • Numero di layer: 1-3 dipende dalla complessità dei dati.
  • Unità per layer: 50-200, con regolarizzazione dropout al 20%.

L’ottimizzatore Adam e la funzione di perdita MAE sono comunemente usati per problemi di regressione.

Validazione e deployment

La validazione incrociata temporale garantisce che il modello generalizzi bene su dati futuri. Una volta soddisfatti i requisiti, si può deployare con TensorFlow Serving o ONNX Runtime per scalabilità in produzione.