Unlocking Online Insights: LSTM Exploration and Transfer Learning Prospects
Rattachement africain : pk, au. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Abstract Machine learning algorithms can improve the time series data analysis as compared to the traditional methods such as moving averages or auto-regressive approaches. This advancement has helped to unlock several challenging problems since machine learning not only helps to forecast the overall trend of the data, but it also helps to keep the historical track of changes in factors, influencing this trend. These predictions play a pivotal role in almost all areas of research where the observations are time dependent, such as problems ranging from challenges of finance to public health, environmental and climate change challenges. A key challenge of these domains is the higher number of attributes and predictors since managing and manipulating data from many attributes is itself a significant challenge for future forecasting. Addressing these challenges is possible with Recursive Long Short-Term Memory models. The application of such models is crucial, and their efficacy is further amplified when considering transfer learning. During this research, a detailed and comprehensive description of such models is addressed. Practical application is illustrated through an example, emphasizing that these models, when transferred to complex and large datasets using transfer learning, hold great promise.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Unlocking Online Insights: LSTM Exploration and Transfer Learning Prospects
- Date Crossref
- 08/07/2024
- Éditeur
- Springer Science and Business Media LLC
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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COMSATS University Islamabad Department of Mathematics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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The University of Sydney pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Western Sydney University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Mathematics and Statistics pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Public Health pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
Department of Mathematics — COMSATS University Islamabad, The University of Sydney et Western Sydney University, avec 3 autres affiliations.
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