Machine Learning für Zeitreihen
Lingua: tedesco
Editore: Hanser Fachbuchverlag Dez 2020, 2020
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- Nuovo
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Codice articolo 9783446467262
- Titolo
- Machine Learning für Zeitreihen
- Autore
- Jochen Hirschle
- Editore
- Hanser Fachbuchverlag Dez 2020
- Anno di pubblicazione
- 2020
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Kombiprodukt
- Lingua
- tedesco
- ISBN 10
- 3446467262
- ISBN 13
- 9783446467262
- Peso dell'articolo
- 630 grammi
- Dimensioni
- 244x180x20 mm
- Die Eigenarten von Zeitreihendaten verstehen: Zeitfenster zum Anlernen einsetzen; mit latenten, saisonalen und Trend-Komponenten arbeiten
- Anleitungen zur Umsetzung in Python mit ausführlichen Code-Kommentaren
- Mit TensorFlow2 Deep-Learning-Verfahren 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 Scikit-Learn
- Feature-Preprocessing: Standardisierung, Dimensionsreduktion, Verarbeitung kategorialer Daten
- ARIMA-Modelle zur Analyse univariater Zeitreihen: Vorbereitung, Anlernen und Prognose mit Python und Statsmodels
- Komplexe Zeitreihen mit Deep-Learning-Verfahren 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: E-Book inside. Systemvoraussetzungen für E-Book inside: Internet-Verbindung und Adobe-Reader oder Ebook-Reader bzw. Adobe Digital Editions.
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Buchversand Mimpf2000
Oberölschnitz 16
95517 Emtmannsberg
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Telefon: 092092023188
E-Mail: order@buchversandmimpf2000.de
USt-IdNr.: DE 235096871
Alternative Streitbeilegung:
Die Europäische Kommission stellt eine Plattform für die außergerichtliche Online-Streitbeilegung (OS-Plattform) bereit, aufrufbar unter http://ec.europa.eu/odr.
Diritto di recesso
Se sei un consumatore puoi recedere dal contratto in conformità con quanto segue. Per Consumatore si intende qualsiasi persona fisica che agisce per scopi estranei alla propria attività commerciale, imprenditoriale, artigianale o professionale.
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Il periodo di recesso scade dopo 14 giorni dal giorno in cui tu o una terza parte, diversa dal vettore e da te indicata, acquisisce il possesso fisico dell'ultimo bene o dell'ultimo lotto o pezzo.
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