Обучение модели на основе LSTM для прогноза цены
LSTM - тип рекуррентной нейронной сети, специально разработанный для работы с последовательностями и долгосрочными зависимостями. В отличие от обычной RNN, LSTM имеет механизм gate'ов, который позволяет "запомнить" важную информацию на длительные периоды и "забыть" нерелевантную.
Разрабатываем и обучаем LSTM модели для прогноза цены крипто: feature engineering, walk-forward training pipeline, attention механизм, Seq2Seq для многошагового прогноза, production API и мониторинг деградации.