Dieser Kurs ist der zweite in einer Specialization für Machine Learning for Supply Chain Fundamentals. In diesem Kurs erforschen wir alle Aspekte von Zeitreihen, insbesondere für die Vorhersage der Nachfrage. Wir beginnen damit, uns mit den grundlegenden Konzepten von Zeitreihen vertraut zu machen, darunter Stationarität, Trend (Drift), Zyklizität und Saisonalität. Dann werden wir einige Zeit damit verbringen, Korrelationsmethoden in Bezug auf Zeitreihen (Autokorrelation) zu analysieren. In der 2. Hälfte des Kurses werden wir uns auf Methoden zur Vorhersage der Nachfrage anhand von Zeitreihen konzentrieren, wie z.B. autoregressive Modelle. Zum Abschluss werden wir ein Projekt zur Vorhersage der Nachfrage mithilfe von ARIMA-Modellen in Python durchführen.
Nachfrageprognose mit Zeitreihen
Dieser Kurs ist Teil von Spezialisierung Maschinelles Lernen für Lieferketten
Dozenten: Rajvir Dua
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Empfohlene Erfahrung
Was Sie lernen werden
Erstellen von ARIMA-Modellen in Python zur Vorhersage der Nachfrage
Entwicklung des Rahmens für fortgeschrittenere neuronale Netze (wie LSTMs) durch das Verständnis von Autokorrelation und autoregressiven Modellen.
Kompetenzen, die Sie erwerben
- Kategorie: Python-Programmierung
- Kategorie: Autoregressiver integrierter gleitender Durchschnitt (ARIMA)
- Kategorie: Zeitreihen
- Kategorie: Maschinelles Lernen
- Kategorie: Nachfrageprognose
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In diesem Kurs gibt es 4 Module
In diesem Modul werden wir uns mit Zeitreihen in Python vertraut machen. Zunächst machen wir uns damit vertraut, wo Zeitreihen in die Landschaft des maschinellen Lernens passen. Dann lernen wir die wichtigsten Arten von Zeitreihen und ihre Unterscheidungsmerkmale kennen, darunter Zeitraum, Häufigkeit und Stationarität. Nach einer Pause, in der wir lernen, wie man Zeitreihen in Python darstellt, werden wir uns mit den Unterschieden zwischen Saisonalität und Zyklizität beschäftigen.
Das ist alles enthalten
7 Videos3 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden wir uns mit den Ideen hinter Autokorrelation und Unabhängigkeit beschäftigen. Zunächst werden wir uns mit der Mathematik der Korrelation befassen und damit, wie sie zur Charakterisierung der Beziehung zwischen zwei Variablen verwendet werden kann. Als Nächstes werden wir die Beziehung zur Unabhängigkeit definieren und erklären, wo diese Ideen verwendet werden können. Schließlich werden wir die Korrelation mit Zeitreihenattributen wie Trend, Saisonalität und Stationarität kombinieren, um die Autokorrelation abzuleiten. Wir gehen sowohl auf die Theorie hinter der Autokorrelation ein als auch darauf, wie man sie in Python programmiert.
Das ist alles enthalten
8 Videos2 Lektüren2 Aufgaben1 Diskussionsthema
In diesem Modul werden wir zunächst einige der grundlegenden Konzepte der linearen Regression besprechen. Anschließend erweitern wir dieses Wissen um die verzögerte Regression, eine effektive Methode zur Anwendung von Regressionstechniken auf Zeitreihen. Sobald wir ein solides Fundament in der grundlegenden und verzögerten Regression haben, werden wir moderne Methoden wie ARIMA (autoregressiver integrierter gleitender Durchschnitt) erkunden. All dies bildet den Rahmen für fortgeschrittenere maschinelle Lernmodelle wie LSTMs (Long Short Memory Network).
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4 Videos1 Lektüre1 Aufgabe1 Programmieraufgabe1 Diskussionsthema1 Unbewertetes Labor
Im abschließenden Kursprojekt werden wir mit Hilfe von ARIMA-Modellen Nachfrageprognosen erstellen.
Das ist alles enthalten
1 Programmieraufgabe1 Unbewertetes Labor
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Queen Mary University of London
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