Machine Learning für Zeitreihen

Zusatztext

- Konzepte Schritt für Schritt erklärt Die Eigenarten von Zeitreihendaten verstehen: Zeitfenster zum Anlernen einsetzen; mit latenten, saisonalen und TrendKomponenten arbeiten Anleitungen zur Umsetzung in Python mit ausführlichen CodeKommentaren Mit TensorFlow2 DeepLearningVerfahren zur Prognose aufbauen, anlernen und produktiv einsetzen Daten über Vorgänge werden in der verarbeitenden Industrie, der Logistik oder im Finanzsektor im Sekundentakt aufgezeichnet: der Verlauf eines Aktienkurses, die Verkaufszahlen eines Produkts, die Sensordaten einer Turbine. Solche Daten informieren nicht nur über isolierte Zustände; sie sind wie Filme, die den Verlauf eines Vorgangs mit einer Serie einzelner Bilder nachzeichnen. Intelligente Algorithmen können die Muster dieser Verläufe analysieren, sie anlernen und über das Beobachtungsfenster hinaus fortschreiben: Zustände in der Zukunft werden prognostizierbar. Das Buch bietet eine leicht verständliche Einführung in die Konzepte und die Praxis der Zeitreihenanalyse. Es zeigt, wie bewährte und neuere Lernalgorithmen arbeiten und wie sie sich mit Python anlernen und produktiv einsetzen lassen. An einer Vielzahl von Anwendungsbeispielen werden die Vorbereitung der Daten, der Anlern- und Schätzprozess Schritt für Schritt erklärt. Aus dem Inhalt: Zeitreihendaten mit pandas aufbereiten, fehlende Daten imputieren, mit Datumsangaben arbeiten Grundprinzipien maschinellen Lernens: Konzepte und Umsetzung mit Python und ScikitLearn FeaturePreprocessing: Standardisierung, Dimensionsreduktion, Verarbeitung kategorialer Daten ARIMAModelle zur Analyse univariater Zeitreihen: Vorbereitung, Anlernen und Prognose mit Python und Statsmodels Komplexe Zeitreihen mit DeepLearningVerfahren analysieren: Rekurrente und konvolutionale Netze verstehen und mit Python und TensorFlow 2 aufbauen und anlernen Mit Zeifenstern arbeiten Vorkenntnisse in Machine-Learning-Verfahren sind nicht notwendig. Grundlegende Statistik- und Python-Kenntnisse sollten vorhanden sein. Der komplette Code im Buch sowie die Beispieldateien sind über ein GitHub-Repository verfügbar. EXTRA: EBook inside. Systemvoraussetzungen für EBook inside: InternetVerbindung und AdobeReader oder EbookReader bzw. Adobe Digital Editions.

Autorenportrait

Dr. Jochen Hirschle ist IT-Trainer und Consultant für Machine Learning und Deep Learning in Braunschweig. Er ist erfahrener Programmierer in Python und Java und war als Wissenschaftler und Dozent an den Universitäten in Köln, Innsbruck und Frankfurt tätig. Er kennt die Fallstricke der statistischen Datenanalyse und die Tricks maschinellen Lernens aus seiner langjährigen Praxis und er weiß, wie sich komplexe Sachverhalte einfach erklären lassen.

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