Was ist Forecasting

Was ist Forecasting und wie funktionieren LSTMs in der Forecast App?

Einführung in Forecasting

Forecasting ist ein wichtiger Bestandteil von datengetriebenen Entscheidungen und bezieht sich auf die Vorhersage zukünftiger Ereignisse oder Zustände auf Basis vorhandener Daten. Insbesondere in zeitabhängigen Daten (z. B. Temperatur, Energieverbrauch) spielen Vergangenheitstrends eine entscheidende Rolle.

LSTMs: Spezialisten für zeitabhängige Muster

Die Forecast App basiert auf LSTM-Modellen, einer speziellen Architektur von Rekurrenten Neuronalen Netzen (RNNs). LSTMs sind besonders effektiv für zeitabhängige Daten, da sie:

• Langfristige Abhängigkeiten erkennen können.

• Vergessliche Details herausfiltern und relevante Muster „im Gedächtnis behalten“.

• Saisonale Trends sowie kurzfristige Schwankungen präzise modellieren.

Ein LSTM-Modell betrachtet eine definierte Anzahl vergangener Datenpunkte (context_length) und nutzt diese, um zukünftige Werte über 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 dafür, dass:

• LSTM-Modelle effizient trainiert und optimiert werden.

• Die automatische Hyperparameter-Suche die bestmögliche Modellkonfiguration findet.

• Modelle kontinuierlich aktualisiert werden, um auf neue Daten zu reagieren.

→ Tensorflow Dokumentation

→ Tensorflow Keras Dokumentation