LSTMs in der Zeitreihenanalyse
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Questions and Answers

Worin liegt der Vorteil von LSTMs gegenüber Standard-RNNs?

  • bei Aufgaben, die nur Kurzzeitabhängigkeiten in den Daten erfordern
  • bei Aufgaben, die keine Abhängigkeiten in den Daten erfordern
  • bei Aufgaben, die sowohl Langzeit- als auch Kurzzeitabhängigkeiten in den Daten erfordern
  • bei Aufgaben, die Langzeitabhängigkeiten in den Daten erfordern (correct)

    • Welche Bibliothek wird für die Timeseries-Generierung verwendet?

  • keras
  • numpy
  • TimeseriesGenerator (correct)
  • pandas

    • Wie werden die Daten für das Modell vorbereitet?

  • Einlesen der Daten, Auswählen der relevanten Features und Zusammenführen aller Daten
  • Einlesen der Daten, Visualisieren der Daten und Splitting in Trainings- und Testdaten
  • Einlesen der Daten, Visualisieren der Daten und Zusammenführen aller Daten
  • Einlesen der Daten, Auswählen der relevanten Features und Splitting in Trainings- und Testdaten (correct)

    • Was ist das Ziel von Supervised Learning bei Zeitreihendaten?

    <p>Das Erstellen von Modellen, die zukünftige Werte vorhersagen</p> Signup and view all the answers

    Welches der folgenden ist ein Beispiel für eine Anwendung von LSTM-Netzen?

    <p>Zeitreeihenprognosen</p> Signup and view all the answers

    Wie werden die Daten für die Visualisierung vorbereitet?

    <p>Einlesen der Daten und Umwandeln des Datums in ein bestimmtes Format</p> Signup and view all the answers

    Welche Bibliothek wird für die Erstellung von interaktiven Graphiken verwendet?

    <p>plotly</p> Signup and view all the answers

    Was geschieht bei der Aufbereitung von Zeitreihendaten?

    <p>Die Daten werden in verschiedenen Schritten aufbereitet</p> Signup and view all the answers

    Was misst der MSE?

    <p>Die durchschnittlichen quadratischen Abweichungen zwischen den vorhergesagten und den tatsächlichen Werten</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Zweck der ReLU-Aktivierungsfunktion?

    <p>Die Einführung von Nichtlinearitäten</p> Signup and view all the answers

    Was wird in einem Fully Connected Layer durchgeführt?

    <p>Eine lineare Kombination der Eingaben</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Zweck der Methode fit?

    <p>Das Trainieren eines Modells</p> Signup and view all the answers

    Was wird durch die reshape-Methode erreicht?

    <p>Eine Umgestaltung der Daten</p> Signup and view all the answers

    Was wird durch die TimeseriesGenerator-Klasse erreicht?

    <p>Eine Verarbeitung von Zeitreihendaten</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Zweck der LSTM-Architektur?

    <p>Die Verarbeitung von Zeitreihendaten</p> Signup and view all the answers

    Was wird durch den Split-Prozess erreicht?

    <p>Eine Aufteilung der Daten in Trainings- und Testdaten</p> Signup and view all the answers

    Was wird durch die to_datetime-Methode erreicht?

    <p>Eine Umwandlung von Daten in ein Datum-Format</p> Signup and view all the answers

    Was wird durch die plotly.graph_objs-Klasse erreicht?

    <p>Eine Visualisierung von Daten</p> Signup and view all the answers

    Was gibt der Look back an?

    <p>Die Anzahl der vorangegangenen Schlusskurse, die wir uns ansehen, um den Schlusskurs für morgen zu prädiktieren.</p> Signup and view all the answers

    Was generieren wir, wenn wir den Look back auf 2 gesetzt haben?

    <p>Ein Datensatz mit zwei Features und einem Label.</p> Signup and view all the answers

    Wie teilen wir die Daten auf?

    <p>In Trainings- und Testdaten in einem 80/20 Verhältnis.</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Zweck des TimeSeriesGenerator von Keras?

    <p>Um den Datensatz in das entsprechende Format umzuwandeln.</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Mean Squared Error (MSE)?

    <p>Eine Performance-Metrik, die die Güte eines Modells beurteilen kann.</p> Signup and view all the answers

    Wie können wir die Güte eines Modells beurteilen?

    <p>Mit verschiedenen Performance-Metriken, wie Accuracy, F1 und Mean Squared Error (MSE).</p> Signup and view all the answers

    Was ist der Zweck des LSTM-Modells?

    <p>Um den Schlusskurs für morgen vorherzusagen.</p> Signup and view all the answers

    Was bedeutet der Wert von 15 für den Look back?

    <p>Wir schauen uns den Schlusskurs von den letzten 15 Tagen an.</p> Signup and view all the answers

    Study Notes

    LSTMs und ihre Anwendung

    • LSTMs sind leistungsfähiger als Standard-RNNs bei Aufgaben, die Langzeitabhängigkeiten in den Daten erfordern, wie z.B. maschinelle Übersetzung, Sprachmodellierung und Zeitreihenprognosen.

    Schritt 1: Bibliotheken importieren

    • Importieren der Bibliotheken: pandas, numpy, keras, tensorflow, TimeseriesGenerator, plotly.graph_objs

    Schritt 2: Daten einlesen, auswählen und visualisieren

    • Einlesen der Daten: pd.read_csv('/content/GOOG.csv')
    • Auswahl der relevanten Features: Datum und Schlusskurs
    • Visualisierung der Daten mit plotly: interaktive Graphiken

    Schritt 3: Aufteilen der Daten in Trainings- und Testdaten

    • Aufteilen der Daten in Trainings- und Testdaten im Verhältnis 80/20
    • Konvertierung der Daten in das entsprechende Format für die Verwendung in einem LSTM-Modell

    Schritt 4: Das LSTM trainieren und auswerten

    • Initialisieren des sequenziellen Modells: Sequential()
    • Hinzufügen einer LSTM-Schicht: LSTM(10, activation='relu', input_shape=(look_back,1))
    • Hinzufügen eines Fully Connected Layers: Dense(1)
    • Konfiguration von Optimizer und Verlustfunktion: adam, mse
    • Trainieren des Modells: model.fit(train_generator, epochs=num_epochs, verbose=1)
    • Vorhersagen für die Testdaten: model.predict(test_generator)
    • Visualisierung der Ausgangsdaten, Vorhersagen und Ground Truth

    Anwendungsbeispiele

    • Vorhersage von Aktienkursen: Beispiel Google Stock
    • Vorhersage von Fluggastzahlen: Beispiel airline-passengers.csv

    TimeSeriesGenerator

    • Definieren eines Look back: Anzahl der vorangegangenen Schlusskurse, die zur Vorhersage des aktuellen Schlusskurses verwendet werden
    • Erstellen eines TimeSeriesGenerators: TimeseriesGenerator(close_train, close_train, length=look_back, batch_size=1)

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    Description

    Lernen Sie, wie LSTMs in der Zeitreihenanalyse eingesetzt werden, um Langzeitabhängigkeiten in den Daten zu erfassen. Dies umfasst Anwendungen wie maschinelle Übersetzung, Sprachmodellierung und Zeitreihenprognosen.

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