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