Fabian Hertwig auf der ML Conference 2019

Spatio-temporal Time Series Forecasting: Wie viele Taxis braucht New York City?
Keine Kommentare

Mit Machine Learning lässt sich voraussagen, wie viele Taxis New York City braucht. Welche Methoden dabei zum Einsatz kommen und wie das geht, erklärt Fabian Hertwig in dieser Session von der ML Conference 2019.

Voraussagen zu Zeitreihen zu treffen war immer ein wichtiges Ziel des Machine Learning und der Statistik, da das dabei hilft, Entscheidungen zu treffen, die auf etwas zukünftiges bezogen sind. Ein besonderer Bereich dabei stellt die spatio-temporale Vorhersage dar, die der zeitlichen Dimension eine regionale hinzufügt.

In dieser Session von der ML Conference stellt Fabian Hertwig ein Projekt vor, das den Taxi-Bedarf in Manhattan voraussagt. Dabei werden die Grundprinzipien des Time Series Forecasting vorgestellt und verschiedene Modelle für den spatio-temporalen Einsatz verglichen. Dazu gehören unter anderem Long Short-Term Memory Networks und temporal Convolutional Networks. Damit lässt sich die Fehlerrate der Vorhersagen um 40 Prozent im Vergleich zu einfachen Modellen senken, wie der Speaker zeigt.

ML Conference 2019

Workshop: Machine Learning 101++ using Python

mit Dr. Pieter Buteneers (Chatlayer.ai)

Honey Bee Conservation using Deep Learning

mit Thiago da Silva Alves, Jean Metz (JArchitects)

Python Summit 2019

Daten analysieren und transformieren mit Python

mit Doniyor Jurabayev (Freelancer)

Advanced Flow Control

mit Oz Tiram (noris network AG)

Der Speaker: Fabian Hertwig

I am a Data Scientist at MaibornWolff in Munich. I fell in love with problem solving in data four years ago when I was a working student and helped an automotive company to improve its processes by analyzing data. Since then, I specialized in Data Science and Deep Learning and worked on various projects for the last three years.

Unsere Redaktion empfiehlt:

Relevante Beiträge

Hinterlasse einen Kommentar

Hinterlasse den ersten Kommentar!

avatar
400
  Subscribe  
Benachrichtige mich zu:
X
- Gib Deinen Standort ein -
- or -