Data Science: Mit Machine Learning komplizierte Zeitreihen managen

Mit Zeitreihen lässt sich das Wetter vorhersagen und die nächste Wartung planen, sie werden aber schnell komplex. Machine Learning hilft, sie trotzdem gut zu nutzen.

Eine Anleitung von Florian Voglauer veröffentlicht am
In Zeitreihen entstehen schnell unübersichtlich viele Abhängigkeiten. Mit Methoden des maschinellen Lernens kann man aus ihnen trotzdem nützliche Infos ziehen.
In Zeitreihen entstehen schnell unübersichtlich viele Abhängigkeiten. Mit Methoden des maschinellen Lernens kann man aus ihnen trotzdem nützliche Infos ziehen. (Bild: KI-generiert mit Midjourney / Golem.de)

Maschinelles Lernen ist ein Buzzword, das auf vielerlei Einsatzgebiete anwendbar ist. Die grundlegende Systematik dahinter ist recht einfach erklärt: Man nehme einen gesammelten Datensatz, bereite diesen auf, bereinige ihn von Fehlern und filtere mit diversen Frameworks Muster und Zusammenhänge heraus. Aus den Verknüpfungen lässt sich ein mathematisches Modell beschreiben, das man danach auch für weitere Datenpunkte verwenden kann, um so etwa Vorhersagen zu treffen.


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