Ich werde Zeitreihen mit LSTM- und Transformer-Modellen vorhersagen

Was ich anbiete

Nutze die Kraft deiner sequenziellen Daten mit hochpräzisen Zeitreihenprognosen. Ich spezialisiere mich auf den Aufbau fortschrittlicher Deep-Learning-Modelle, die auf Verkauf, Finanzmärkte, Inventar und Betrieb zugeschnitten sind.

Mein technischer Ansatz

• Deep-Learning-Architekturen: Einsatz modernster Modelle wie LSTM, GRU und Transformer-basierte Netzwerke (wie Temporal Fusion Transformers), um komplexe, nichtlineare Muster zu erfassen.
• Feature Engineering: Gründliche Datenvorverarbeitung, Umgang mit fehlenden Werten, Skalierung und Extraktion wichtiger zeitlicher Merkmale (Lags, gleitende Fenster, Feiertagseffekte).
• Saisonalität & Trendanalyse: Isolierung zugrunde liegender Zyklen und Trends, um stabile Vorhersagen für kurz- und langfristige Zeiträume zu gewährleisten.
• Hyperparameter-Optimierung: Automatisierte Feinabstimmung (Optuna/GridSearch), um die maximale Modellleistung zu erzielen.
• Strenge Benchmarking: Ich validiere die Fortschritte im Deep Learning durch Vergleich mit klassischen statistischen Baselines wie ARIMA, SARIMAX und Facebook Prophet.

Lieferumfang

Du erhältst sauberen, produktionsbereiten Python-Code, umfassende Evaluierungsmetriken ($MAE, RMSE, MAPE$) und klare Visualisierungen.

Lass uns deine historischen Daten in zukünftige Erkenntnisse verwandeln.