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Questions and Answers
Worin liegt der Vorteil von LSTMs gegenüber Standard-RNNs?
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?
Welche Bibliothek wird für die Timeseries-Generierung verwendet?
- keras
- numpy
- TimeseriesGenerator (correct)
- pandas
Wie werden die Daten für das Modell vorbereitet?
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?
Was ist das Ziel von Supervised Learning bei Zeitreihendaten?
Welches der folgenden ist ein Beispiel für eine Anwendung von LSTM-Netzen?
Welches der folgenden ist ein Beispiel für eine Anwendung von LSTM-Netzen?
Wie werden die Daten für die Visualisierung vorbereitet?
Wie werden die Daten für die Visualisierung vorbereitet?
Welche Bibliothek wird für die Erstellung von interaktiven Graphiken verwendet?
Welche Bibliothek wird für die Erstellung von interaktiven Graphiken verwendet?
Was geschieht bei der Aufbereitung von Zeitreihendaten?
Was geschieht bei der Aufbereitung von Zeitreihendaten?
Was misst der MSE?
Was misst der MSE?
Was ist der Zweck der ReLU-Aktivierungsfunktion?
Was ist der Zweck der ReLU-Aktivierungsfunktion?
Was wird in einem Fully Connected Layer durchgeführt?
Was wird in einem Fully Connected Layer durchgeführt?
Was ist der Zweck der Methode fit?
Was ist der Zweck der Methode fit?
Was wird durch die reshape-Methode erreicht?
Was wird durch die reshape-Methode erreicht?
Was wird durch die TimeseriesGenerator-Klasse erreicht?
Was wird durch die TimeseriesGenerator-Klasse erreicht?
Was ist der Zweck der LSTM-Architektur?
Was ist der Zweck der LSTM-Architektur?
Was wird durch den Split-Prozess erreicht?
Was wird durch den Split-Prozess erreicht?
Was wird durch die to_datetime-Methode erreicht?
Was wird durch die to_datetime-Methode erreicht?
Was wird durch die plotly.graph_objs-Klasse erreicht?
Was wird durch die plotly.graph_objs-Klasse erreicht?
Was gibt der Look back an?
Was gibt der Look back an?
Was generieren wir, wenn wir den Look back auf 2 gesetzt haben?
Was generieren wir, wenn wir den Look back auf 2 gesetzt haben?
Wie teilen wir die Daten auf?
Wie teilen wir die Daten auf?
Was ist der Zweck des TimeSeriesGenerator von Keras?
Was ist der Zweck des TimeSeriesGenerator von Keras?
Was ist der Mean Squared Error (MSE)?
Was ist der Mean Squared Error (MSE)?
Wie können wir die Güte eines Modells beurteilen?
Wie können wir die Güte eines Modells beurteilen?
Was ist der Zweck des LSTM-Modells?
Was ist der Zweck des LSTM-Modells?
Was bedeutet der Wert von 15 für den Look back?
Was bedeutet der Wert von 15 für den Look back?
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.
