seriuzz dikittt

Berikut adalah metode yang umum digunakan dalam meramalkan pergerakan saham pada Time Series. Manakah di antara opsi berikut yang biasanya digunakan untuk prediksi saham?

• a. Linear Regression

• b. Naive Bayes

• c. K-Means Clustering

• d. Random Forest

Ketika merancang model untuk prediksi saham, mengapa penting untuk memperhitungkan faktor-faktor eksternal seperti berita atau peristiwa pasar?

• a. Linear Regressiona. Faktor-faktor eksternal tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap pergerakan saham.

• b. Faktor-faktor eksternal dapat menyebabkan volatilitas yang tidak dapat diprediksi.

• c. Model saham hanya perlu memperhitungkan data historis.

• d. Random Forestd. Berita dan peristiwa pasar dapat diabaikan dalam analisis Time Series.

Manakah dari berikut yang merupakan metode yang sesuai untuk menangani perubahan tren dan musiman dalam data saham?

• a. Regresi Linier

• b. Moving Average

• c. Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)

• d. Principal Component Analysis (PCA)

RNN digunakan untuk menangani data yang memiliki dependensi temporal. Apa yang membuat RNN unik dalam menangani tipe data ini?

• a. Kemampuan untuk menyimpan memori jangka panjang

• b. Arsitektur jaringan terdiri dari lapisan tersembunyi

• c. Kemampuan mengatasi vanishing gradient problem

• d. Penggunaan fungsi aktivasi ReLU

Apa peran utama lapisan tersembunyi dalam RNN?

• a. Memproses input

• b. Menyimpan informasi memori

• c. Menghasilkan output

• d. Mengelola gradient selama backpropagation

Apa yang dimaksud dengan "backpropagation through time" dalam konteks pelatihan RNN?

• a. Proses menghitung gradien dan memperbarui bobot melalui seluruh jaringan, termasuk sepanjang dimensi waktu.

• b. Proses menghitung gradien hanya pada lapisan tersembunyi.

• c. Metode pelatihan yang hanya digunakan pada jaringan RNN yang dangkal.

• d. Teknik untuk mencegah vanishing gradient problem.

LSTM dan GRU adalah dua tipe arsitektur yang umum digunakan dalam Deep Learning untuk meramalkan Time Series. Apa singkatan LSTM?

• a. Long Short-Term Memory

• b. Limited Short-Term Memory

• c. Lasting Short-Term Memory

• d. Long Sequential Memory

Apa perbedaan utama antara LSTM dan GRU dalam hal pengelolaan informasi dalam lapisan tersembunyi?

• a. LSTM memiliki tiga gates, sedangkan GRU punya dua.

• b. GRU memiliki dua gates, sedangkan LSTM hanya satu.

• c. Keduanya memiliki jumlah gates yang sama.

• d. Tidak ada perbedaan antara keduanya.

Apa keuntungan penggunaan GRU atau LSTM dalam model Time Series forecasting dibandingkan dengan model RNN sederhana?

• a. Lebih cepat dalam pembelajaran

• b. Dapat memproses sekuensial data dengan lebih efektif

• c. Memiliki arsitektur yang lebih sederhana

• d. Dapat mengatasi permasalahan vanishing gradient problem dan exploding gradient problem

Apa aspek penting dalam menentukan penggunaan metrik evaluasi yang sesuai, ketika mengevaluasi model Time Series?

• a. Model Time Series tidak memerlukan evaluasi khusus.

• b. Metric harus sesuai dengan jenis permasalahan

• c. Menggunakan metric accuracy dan RMSE bersamaan

• d. Hanya metrik sederhana seperti Akurasi sudah cukup.