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Dekorationsartikel gehören nicht zum Leistungsumfang.
Machine Learning für Zeitreihen
Einstieg in Regressions-, ARIMA- und Deep Learning-Verfahren mit Python. Inkl. E-Book
Bundle von Jochen Hirschle
Sprache: Deutsch

39,99 €*

inkl. MwSt.

Versandkostenfrei per Post / DHL

auf Lager, Lieferzeit 4-7 Werktage

Kategorien:
Beschreibung
- Konzepte Schritt für Schritt erklärt
- 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.
- Konzepte Schritt für Schritt erklärt
- 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.
Über den Autor
Dr. Jochen Hirschle ist IT-Trainer und Consultant für Machine Learning und Deep Learning in Braunschweig. Er ist erfahrener Programmierer in Python und Java und war als Wissenschaftler und Dozent an den Universitäten in Köln, Innsbruck und Frankfurt tätig. Er kennt die Fallstricke der statistischen Datenanalyse und die Tricks maschinellen Lernens aus seiner langjährigen Praxis und er weiß, wie sich komplexe Sachverhalte einfach erklären lassen.
Details
Erscheinungsjahr: 2020
Fachbereich: Programmiersprachen
Genre: Informatik, Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Bundle
Inhalt: 1 Buch
1 MP3, Download oder Online
ISBN-13: 9783446467262
ISBN-10: 3446467262
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 553/46726
Einband: Gebunden
Autor: Hirschle, Jochen
Hersteller: Hanser Fachbuchverlag
William Collins (an imprint of HarperCollins)
Verantwortliche Person für die EU: Carl Hanser Verlag GmbH & Co.KG, Kolbergerstr. 22, D-81679 München, info@hanser.de
Maße: 244 x 180 x 20 mm
Von/Mit: Jochen Hirschle
Erscheinungsdatum: 07.12.2020
Gewicht: 0,63 kg
Artikel-ID: 119077003
Über den Autor
Dr. Jochen Hirschle ist IT-Trainer und Consultant für Machine Learning und Deep Learning in Braunschweig. Er ist erfahrener Programmierer in Python und Java und war als Wissenschaftler und Dozent an den Universitäten in Köln, Innsbruck und Frankfurt tätig. Er kennt die Fallstricke der statistischen Datenanalyse und die Tricks maschinellen Lernens aus seiner langjährigen Praxis und er weiß, wie sich komplexe Sachverhalte einfach erklären lassen.
Details
Erscheinungsjahr: 2020
Fachbereich: Programmiersprachen
Genre: Informatik, Mathematik, Medizin, Naturwissenschaften, Technik
Rubrik: Naturwissenschaften & Technik
Medium: Bundle
Inhalt: 1 Buch
1 MP3, Download oder Online
ISBN-13: 9783446467262
ISBN-10: 3446467262
Sprache: Deutsch
Herstellernummer: 553/46726
Einband: Gebunden
Autor: Hirschle, Jochen
Hersteller: Hanser Fachbuchverlag
William Collins (an imprint of HarperCollins)
Verantwortliche Person für die EU: Carl Hanser Verlag GmbH & Co.KG, Kolbergerstr. 22, D-81679 München, info@hanser.de
Maße: 244 x 180 x 20 mm
Von/Mit: Jochen Hirschle
Erscheinungsdatum: 07.12.2020
Gewicht: 0,63 kg
Artikel-ID: 119077003
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