LSTM ve uygulama yöntemleri (Part 1)

LSTM (Long Short-Term Memory), zamanla sıralı olarak değişen verilere yönelik geliştirilmiş özel bir yapay sinir ağı türüdür. Özellikle uzun süreli bağımlılıkları öğrenme konusunda klasik RNN’lere (Recurrent Neural Network) göre çok daha başarılıdır. Bu sayede LSTM modelleri, zaman serisi verilerinin analizi ve geleceğe dönük tahmini gibi görevlerde yaygın olarak kullanılmaktadır.
Günümüzde hava durumu tahmininden finansal veri analizine, sensör verilerinden kullanıcı davranış tahminine kadar pek çok alanda LSTM modelleri tercih edilmektedir.

Bu yazı serisinde neler var?
Zaman serisi tahmini, her veri yapısına ve probleme göre farklı modelleme stratejileri gerektirir. Her senaryo için tek bir “doğru model” yoktur; bu nedenle farklı LSTM mimarilerini keşfetmek oldukça faydalıdır.Çeşitli zaman serisi problemleri için nasıl farklı LSTM modelleri geliştirilebileceğini örneklerle göreceğiz. Her model, doğrudan kendi problemlerinizde kullanabileceğiniz ya da ihtiyaçlarınıza göre uyarlayabileceğiniz şekilde sunulacaktır.

Neler öğreneceksiniz.

• Tek değişkenli zaman serileri için LSTM ile tahmin modeli oluşturmak. (Örneğin sadece sıcaklık verisiyle çalışmak)
• Çok değişkenli zaman serileri için LSTM modeli tasarlamak. (Örneğin sıcaklık, nem ve basınç gibi birden fazla girdiyle tahmin yapmak)
• Çok adımlı tahmin senaryoları için LSTM modelleri geliştirmek. (Örneğin sadece yarını değil, sonraki 5 günü de öngörmek)

Bu yazı serisi, hem teorik temelleri öğrenmek isteyenler hem de doğrudan uygulamaya geçmek isteyenler için kapsamlı bir kaynak niteliğindedir. Her bir örnek, gerçek veriyle denenmiş ve kolayca adapte edilebilir şekilde sunulmuştur. İleride tekrar göz atmak isterseniz, bu sayfayı yer imlerinize eklemenizi öneririm.

Eğitim Özeti
Bu eğitimde, zaman serisi tahmini için farklı türlerde LSTM modellerinin nasıl geliştirileceğini adım adım inceleyeceğiz.
Modeller, küçük ve kurgusal zaman serisi veri setleri üzerinde gösterilmiştir. Bu örnekler, her bir modelin ne tür problemlerde kullanılabileceğini göstermek amacıyla hazırlanmıştır. Kullanılan model yapılandırmaları rastgele seçilmiş olup, her problem için optimize edilmemiştir; çünkü amacımız model performansını en üst düzeye çıkarmak değil, farklı yapıların nasıl çalıştığını öğretmektir.
Eğitim dört ana bölümden oluşmaktadır:

1. Tek Değişkenli (Univariate) LSTM Modelleri
   Bu bölümde yalnızca tek bir zaman serisi verisi ile çalışan modeller ele alınır. Alt başlıklar:
   • Veri Hazırlığı (Data Preparation)
   • Temel (Vanilla) LSTM Modeli
   • Katmanlı (Stacked) LSTM Modeli
   • Çift Yönlü (Bidirectional) LSTM Modeli
   • CNN-LSTM Modeli
   • ConvLSTM Modeli
2. Çok Değişkenli (Multivariate) LSTM Modelleri
   Bu bölümde birden fazla girdi serisi içeren verilerle çalışmak için LSTM modelleri geliştirilir:
   • Çoklu Girdi Serisi (Multiple Input Series)
   • Paralel Zaman Serileri (Multiple Parallel Series)
3. Çok Adımlı (Multi-Step) LSTM Modelleri
   Bu bölümde, gelecekteki birden fazla zaman adımını tahmin etmek üzere yapılandırılmış modeller yer alır:
   • Veri Hazırlığı (Data Preparation)
   • Vektör Çıktılı Model (Vector Output Model)
   • Encoder-Decoder Mimarisi (Encoder-Decoder Model)
4. Çok Değişkenli ve Çok Adımlı LSTM Modelleri
   Bu son bölüm, hem çoklu giriş hem de çok adımlı çıkış içeren daha karmaşık LSTM yapılarını kapsar:
   • Çoklu Giriş – Çok Adımlı Çıkış (Multiple Input Multi-Step Output)
   • Paralel Girişler – Çok Adımlı Çıkışlar (Multiple Parallel Input and Multi-Step Output)

Bu yapının her bir adımında, modeli oluşturmadan önce veri nasıl hazırlanır, model nasıl kurulur ve nasıl çalıştığı detaylı bir şekilde gösterilecektir.
Oluşturacağımız bu yapının bir kısmını detaylandırabilir, kod örnekleriyle birlikte genişletebilir ya da daha teknik anlatım haline getirebilirim.