🧬 LSTM & DEEP LEARNING: Redes Neuronales para Series Temporales

Long Short-Term Memory — el modelo que "recuerda" el pasado para predecir el futuro

⚡ NIVEL 2 — Módulo Avanzado
🐘 Piénsalo así: Una LSTM tiene memoria como un elefante. Los modelos ML clásicos (Random Forest) ven cada dato de forma independiente — como tomar una foto. La LSTM entiende la secuencia temporal — como ver una película. Si el precio ha bajado 3 días seguidos, la LSTM recuerda eso. Si subió fuerte la semana pasada, la LSTM lo pondera. Esa "memoria selectiva" la hace ideal para series temporales financieras.

📚 Fuentes: Hochreiter, S. & Schmidhuber, J. (1997) — "Long Short-Term Memory". Neural Computation. / Chollet, F. (2021) — "Deep Learning with Python" 2nd Ed. Manning.
Visualizador LSTM — Haz clic en cada celda temporal
👆 Haz clic en una celda temporal para ver qué datos procesa la LSTM en ese paso de tiempo.
Diseñador de Arquitectura LSTM
Simulador de Entrenamiento LSTM
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Configura el modelo y haz clic en "Entrenar LSTM"...
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Dir. Accuracy
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