How can machine learning models, such as Long Short-Term Memory (LSTM) networks, be applied in time series analysis?

Đáp án đúng: "To predict future values based on historical data". LSTM (Long Short-Term Memory) là biến thể RNN có cổng quên, cổng vào và cổng ra để giữ thông tin qua nhiều bước, nên ứng dụng chính trong chuỗi thời gian là dự báo: đưa vào một cửa sổ các giá trị quá khứ và để lớp Dense đầu ra dự đoán giá trị kế tiếp. "To perform clustering on time series data" là bài toán không giám sát gom nhóm các chuỗi giống nhau, thường dùng thuật toán phân cụm chứ không phải ứng dụng tiêu biểu của LSTM dự báo. "To identify seasonality patterns in the data" là bước phân tích, thường làm bằng vẽ biểu đồ hay xem tự tương quan; LSTM có thể học ngầm mùa vụ nhưng mục đích dùng nó là dự báo. "To calculate the mean squared error of a model" là phép tính thước đo sai số đơn giản, làm trực tiếp bằng hàm mất mát chứ không cần mạng nơ-ron.