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Taxibedarf in NYC mit Machine Learning vorhersagen

14. Mai 2019    Data Science / Machine Learning

Projektvorstellung bei der ML Konferenz

Fabian Hertwig stellt auf der ML Konferenz verschiedene Modelle für Zeitreihenprognosen vor. Zeitreihenprognosen sind ein wichtiges Feld im Bereich des maschinellen Lernens und der Statistik. Sie helfen, Entscheidungen mit einer genaueren Einschätzung der Zukunft zu verbessern. Ein besonderes Feld ist die räumlich-zeitliche Vorhersage, bei der Vorhersagen nicht nur in Bezug auf die zeitliche Dimension, sondern auch auf die regionale Dimension gemacht werden. Fabian zeigt das im Vortrag am Beispiel der Vorhersage des Taxibedarfs in New York City. Konkret wird er die Mobilitätsnachfrage für verschiedene Zeitschritte mit verschiedenen Deep-Learning-Modellen vorhersagen.

Das Projekt ist als Pipeline implementiert, so dass die nahtlose Wiederverwendung auf verschiedene Datensätze bei gleicher Fragestellung möglich wird. Die Ergebnisse werden über eine Web-UI interaktiv auf vielfältige Art und Weise visualisiert.

Die ML Konferenz findet vom 17. bis 19. Juni 2019 in München statt. Die Konferenz nimmt des Themas Machine Learnning aus mehreren Blickwinkeln an: Neben Techniken und Tools geht es auch um Geschäftsstrategien. Der Vortrag von Fabian Hertwig ist am Dienstag, den 18. Juni, ab 16.15 Uhr. Zum Abstrakt geht es hier, Karten für die Konferenz gibt es hier.