Ecco un esempio di come potresti compilare il modello con l'ottimizzatore Adam e la funzione di perdita Iperparametri della rete neurale: Gli iperparametri sono parametri esterni al modello che influenzano le prestazioni e la complessità del modello. La funzione create_model crea un modello Keras con gli iperparametri specificati. Il modello viene valutato sui dati di test e utilizzato per fare previsioni.

https://www.intelligenzaartificialeitalia.net/post/intelligenza-artificiale-spiegabile-come-spiegare-un-modello-al-tuo-capo Per quanto riguarda l'implementazione di un modello BERT ti consiglio vivamente di usare quelli disponibili su HuggingFace, troverai oltre 8mila modelli già allenati, sicuramente ci sarà quello che cerchi. ( search=bert ) Per implementare un qualsiasi modello ti serviranno solo 3 righe di codice from transformers I'm a [MASK] model.")

x_train_data=np.reshape(x_train_data,(x_train_data.shape[0],x_train_data.shape[1],1)) #Costruisco il Modello inputs_data=inputs_data.reshape(-1,1) inputs_data=scaler.transform(inputs_data) #compilo e alleno il modello lstm_model.predict(X_test) predicted_closing_price=scaler.inverse_transform(predicted_closing_price) #Salvo il modello allenato da poter riutilizzare o vendere lstm_model.save("modello_previsioni_azioni_da_1_milione_di_dollari.h5