PRECISO QUE VOCE FAÇAS AS CORREÇÕES NESTE CODIGO como a definição da função de perda, o otimizador e os callbacks para monitorar o processo de treinamento, PARA QUE ESSA SEJA A MELHOR FERRAMENTA PARA PREVER A DIREÇÃO DO PAR DE MOEDAS USD/BRL:

importar pandas como pd
importar numpy como np
importar tensorflow como tf
de tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, GRU
from tensorflow.keras.models import Sequential, Model
de tensorflow.keras.optimizers import NAME_1
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping
importar matplotlib.pyplot como plt

# carrega os dados
dados = pd.read_csv('market_data.csv')

# Divida os dados em conjuntos de treinamento e teste
train_size = int(len(dados) * 0.8)
test_size = len(dados) - train_size
train_data, test_data = dados.iloc[0:train_size], dados.iloc[train_size:len(dados)]

# NAME_2 as variáveis ​​X_train, X_test, y_train e y_test
X_train = train_data.drop(columns=['target']).values
y_train = train_data['target'].valores
X_test = test_data.drop(columns=['target']).values
y_test = test_data['target'].valores

# Escale os dados
scaler = tf.keras.preprocessing.StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# Adicione um componente de tempo
time_steps = X_train.shape[1]
X_train = np.concatenate((X_train[:, :-1], np.zeros((X_train.shape[0], 1))), axis=-1)
X_test = np.concatenate((X_test[:, :-1], np.zeros((X_test.shape[0], 1))), axis=-1)

# Adicione uma camada LSTM
modelo = Sequencial()
model.add(LSTM(128, input_shape=(X_train.shape