Was ist Forecasting
Was ist Forecasting und wie funktionieren LSTMs in der Forecast App?
EinfĂźhrung in Forecasting
Forecasting ist ein wichtiger Bestandteil von datengetriebenen Entscheidungen und bezieht sich auf die Vorhersage zukßnftiger Ereignisse oder Zustände auf Basis vorhandener Daten. Insbesondere in zeitabhängigen Daten (z. B. Temperatur, Energieverbrauch) spielen Vergangenheitstrends eine entscheidende Rolle.
LSTMs: Spezialisten fßr zeitabhängige Muster
Die Forecast App basiert auf LSTM-Modellen, einer speziellen Architektur von Rekurrenten Neuronalen Netzen (RNNs). LSTMs sind besonders effektiv fßr zeitabhängige Daten, da sie:
Langfristige Abhängigkeiten erkennen kÜnnen.
Vergessliche Details herausfiltern und relevante Muster âim Gedächtnis behaltenâ.
Saisonale Trends sowie kurzfristige Schwankungen präzise modellieren.
Ein LSTM-Modell betrachtet eine definierte Anzahl vergangener Datenpunkte (context_length) und nutzt diese, um zukßnftige Werte ßber eine definierte Länge (forecast_length) vorherzusagen.
TensorFlow: Die Basis der Forecast App
TensorFlow ist ein leistungsfähiges Framework zur Erstellung von Machine-Learning-Modellen. In der Forecast App sorgt TensorFlow dafßr, dass:
LSTM-Modelle effizient trainiert und optimiert werden.
Die automatische Hyperparameter-Suche die bestmĂśgliche Modellkonfiguration findet.
Modelle kontinuierlich aktualisiert werden, um auf neue Daten zu reagieren.
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