KI-Zeitreihenvorhersage: Ein Leitfaden für Anfänger

Was ist eine Zeitreihenprognose?

A Zeitreihe ist eine Sammlung von Datenpunkten, die in regelmäßigen Abständen im Laufe der Zeit aufgezeichnet werden. Die Zeitreihenprognose bezieht sich auf die Verwendung historischer Daten zur Vorhersage zukünftiger Werte in einer Folge von Beobachtungen. 

In der Finanzwelt beispielsweise helfen Prognosemodelle dabei, Aktienkurse und Markttrends vorherzusagen, damit die Anleger rechtzeitig fundierte Entscheidungen treffen können.

Einzelhandelsunternehmen verlassen sich auf Zeitreihenprognosen, um die Kundennachfrage zu antizipieren und sicherzustellen, dass der Bestand mit den erwarteten Verkäufen übereinstimmt. Auch Energieunternehmen nutzen diese Modelle, um Verbrauchsmuster zu prognostizieren, damit sie ihre Ressourcen effektiv verwalten und die Energieverteilung optimieren können.

Wie KI die Zeitreihenprognose verbessert

KI-Modelle sind besonders geschickt darin, verborgene Zusammenhänge in den Daten aufzudecken, z. B. saisonale Schwankungen, wiederkehrende Muster und subtile Korrelationen, die für traditionelle Modelle schwer zu erkennen sind. 

Verborgene Muster aufdecken

Einer der herausragenden Vorteile von KI, insbesondere Deep Learning Architekturen wie rekurrente neuronale Netze (RNN) und Netze mit Langzeitgedächtnis (LSTM), ist die Fähigkeit, komplizierte Muster in Zeitreihendaten zu erkennen. Diese Modelle können saisonale Trends, zyklisches Verhalten und Anomalien erkennen, die sonst schwer zu entdecken wären.

Während herkömmliche Ansätze beispielsweise auf vordefinierten Annahmen über Saisonalität oder Trendrichtung beruhen, lernen KI-Modelle dynamisch aus den Daten selbst, entdecken verborgene Beziehungen zwischen Variablen und führen zu präziseren Prognosen. 

Anpassungsfähigkeit

Ein weiterer entscheidender Vorteil der KI bei Zeitreihenprognosen ist ihre Anpassungsfähigkeit. Im Gegensatz zu Modellen, die neu konfiguriert werden müssen, wenn neue Daten oder Trends auftauchen, können KI-Modelle kontinuierlich trainiert und aktualisiert werden, sobald neue Daten verfügbar sind. 

Diese Anpassungsfähigkeit macht KI besonders nützlich in sich schnell verändernden Umgebungen, in denen historische Trends nicht immer einen starken Einfluss auf zukünftige Ergebnisse haben. Im Einzelhandel zum Beispiel kann ein KI-System seine Prognosen für die Verbrauchernachfrage schnell an das aktuelle Kaufverhalten oder die Marktbedingungen anpassen.

Umgang mit mehreren Variablen

Die Fähigkeit der KI, mit mehreren Variablen gleichzeitig umzugehen, ist ein entscheidender Faktor für Prognosen. Herkömmliche Prognosemodelle konzentrieren sich oft auf eine einzige oder begrenzte Anzahl von Variablen, aber KI-Modelle können neben Zeitreihendaten auch verschiedene externe Faktoren wie Wirtschaftsindikatoren, Wetterdaten, die Stimmung in sozialen Medien und sogar geopolitische Ereignisse verarbeiten und analysieren. 

Dieser ganzheitliche Ansatz kann zu differenzierteren und genaueren Vorhersagen führen. So kann beispielsweise die Vorhersage des Energieverbrauchs von der Einbeziehung von Wettermustern profitieren, während die Börsenprognose durch die Berücksichtigung makroökonomischer Trends und branchenspezifischer Entwicklungen verbessert werden kann.

KI-Modelle und Algorithmen für Zeitreihenprognosen

KI bietet eine Vielzahl von leistungsstarken Modellen und Algorithmen, die für die sequentielle Natur von Zeitreihendaten entwickelt wurden. Jeder Ansatz bringt einzigartige Stärken mit sich, die für unterschiedliche Prognoseaufgaben geeignet sind. Im Folgenden geben wir einen Überblick über die bekanntesten KI-Modelle, die in der Zeitreihenprognose eingesetzt werden.

Rekurrente neuronale Netze (RNNs)

Rekurrente neuronale Netze (RNNs) sind eine Klasse von neuronalen Netzen, die speziell für die Verarbeitung sequenzieller Daten entwickelt wurden. Anders als herkömmliche neuronale Netze mit Vorwärtskopplung behalten RNNs einen Speicher für frühere Eingaben, der es ihnen ermöglicht, die Beziehungen zwischen Datenpunkten über die Zeit hinweg zu verstehen.

Diese Fähigkeit, vergangene Daten zu nutzen, ist bei Zeitreihenaufgaben, bei denen jeder Datenpunkt von früheren Beobachtungen abhängt, von grundlegender Bedeutung. Standard-RNNs haben jedoch aufgrund des Problems des verschwindenden Gradienten Probleme mit langfristigen Abhängigkeiten, was ihre Effektivität bei der Bearbeitung sehr langer Sequenzen einschränkt.

Langes Kurzzeitgedächtnis (LSTM)

Langes Kurzzeitgedächtnis Netze sind eine spezielle Art von RNN, die entwickelt wurde, um die Einschränkungen von Standard-RNNs zu überwinden. LSTMs zeichnen sich dadurch aus, dass sie langfristige Abhängigkeiten in Zeitreihendaten erfassen, indem sie eine Reihe von Gates verwenden, die den Informationsfluss steuern. 

Diese Architektur ermöglicht es LSTMs, wichtige Informationen über längere Zeiträume hinweg zu behalten, was sie besonders effektiv für Anwendungen macht, bei denen langfristige Muster wichtig sind, wie z.B. bei der Vorhersage von Aktienkursen oder Energieverbrauchstrends über längere Zeiträume. Durch die Abschwächung des Problems des verschwindenden Gradienten können LSTMs sowohl kurzfristige Schwankungen als auch langfristige Trends mit größerer Genauigkeit modellieren.

Faltungsneuronale Netze (CNNs)

Sie werden normalerweise mit der Bildverarbeitung in Verbindung gebracht, Faltungsneuronale Netze wurden erfolgreich für Zeitreihenprognosen eingesetzt. CNNs können aussagekräftige Merkmale aus Zeitreihendaten extrahieren, insbesondere wenn räumliche oder zeitliche Muster vorhanden sind. 

Durch die Anwendung von Faltungsfiltern können diese Modelle lokale Trends und periodisches Verhalten innerhalb einer Zeitreihe erkennen. CNNs sind zum Beispiel in Szenarien nützlich, in denen die Zeitreihendaten räumliche Beziehungen aufweisen, wie z. B. beim Energieverbrauch in verschiedenen Regionen oder bei multivariaten Zeitreihen, bei denen Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Variablen erfasst werden müssen.

Transformers

Transformatoren haben in letzter Zeit in der natürlichen Sprachverarbeitung (NLP) viel Aufmerksamkeit erregt, aber ihr Potenzial für Zeitreihenprognosen ist ebenso vielversprechend. Die wichtigste Neuerung bei den Transformatormodellen ist der Einsatz von Selbstbeobachtungsmechanismendie es dem Modell ermöglichen, die Bedeutung verschiedener Zeitschritte abzuwägen, ohne dass eine sequenzielle Verarbeitung erforderlich ist.

Dank dieser Fähigkeit können Transformatoren weitreichende Abhängigkeiten effizienter erfassen als RNNs oder LSTMs, vor allem wenn sie mit großen Datensätzen arbeiten. Dadurch können Transformatoren bei Aufgaben glänzen, bei denen das Modell sowohl kurzfristige als auch langfristige Trends berücksichtigen muss, wie z.B. bei Umsatzprognosen oder Wettervorhersagen.

Andere Modelle

Neben Deep-Learning-Modellen können auch andere etablierte Algorithmen für Zeitreihenprognosen effektiv sein, insbesondere in einfacheren Fällen. 

ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average) ist ein klassisches statistisches Modell, das für univariate Zeitreihenprognosen verwendet wird. Es ist eine solide Wahl für Zeitreihen mit einem klaren Trend oder einer Saisonalität, kann aber komplexe Muster nicht so gut verarbeiten wie KI-Modelle. 

Ähnlich, Prophetdas von Meta entwickelt wurde, bietet eine skalierbare und interpretierbare Prognoselösung, die gut mit fehlenden Daten und Saisonalität zurechtkommt, was es zu einem beliebten Tool für Geschäftsprognosen mit Zeitreihendaten macht.

Erste Schritte mit KI für Zeitreihenprognosen

Die Implementierung von KI für Zeitreihenprognosen umfasst mehrere Schritte, von der Datenaufbereitung bis zum Einsatz des Modells in einer Produktionsumgebung.

Schritt 1: Datenerhebung und Vorverarbeitung

Die Grundlage eines jeden erfolgreichen KI-Modells sind hochwertige Daten. Für Zeitreihenprognosen sind saubere, gut strukturierte Daten erforderlich. Dazu müssen relevante Zeitreihendaten gesammelt werden, die je nach Anwendungsfall nicht nur historische Aufzeichnungen, sondern auch externe Variablen wie Wetter, Wirtschaftsindikatoren oder Kundenverhalten umfassen können. 

Die Vorverarbeitung ist ebenso wichtig, da Zeitreihendaten oft fehlende Werte, Rauschen oder Ausreißer enthalten. Techniken wie die Interpolation fehlender Daten, die Glättung zur Rauschunterdrückung und die Skalierung von Merkmalen sind wichtige Schritte, um sicherzustellen, dass die in das Modell eingespeisten Daten robust und zuverlässig sind.

Schritt 2: Die Wahl des richtigen Modells

Die Auswahl des geeigneten KI-Modells für Zeitreihenprognosen hängt von mehreren Faktoren ab. Dazu gehören die Komplexität des Datensatzes, das erforderliche Maß an Interpretierbarkeit und die jeweilige Prognoseaufgabe. Traditionelle Modelle wie ARIMA oder Prophet können für einfachere Datensätze mit klaren Trends und Saisonalität ausreichend sein. 

Für komplexere, multivariate Datensätze oder Fälle, in denen langfristige Abhängigkeiten wichtig sind, können Deep-Learning-Modelle wie LSTM oder Transformers jedoch besser geeignet sein. 

Wir müssen auch ein Gleichgewicht zwischen Genauigkeit und Interpretierbarkeit finden - während komplexere Modelle wie Deep-Learning-Architekturen eine höhere Genauigkeit bieten können, können einfachere Modelle klarere Einblicke in die Beziehungen zwischen den Variablen liefern.

Schritt 3: Ausbildung und Bewertung

Der nächste Schritt ist das Training mit historischen Zeitreihendaten. Während dieses Prozesses werden die Parameter des Modells angepasst, um die Fehler in den Vorhersagen zu minimieren. Um sicherzustellen, dass das Modell auch bei neuen Daten gut funktioniert, wird der Datensatz in der Regel in Trainings-, Validierungs- und Testdatensätze unterteilt. So können wir beurteilen, wie das Modell über die Daten hinaus verallgemeinert werden kann, für die es trainiert wurde.

Eine gängige Praxis ist Kreuzvalidierungbei der die Leistung des Modells über verschiedene Datenuntergruppen hinweg bewertet wird, um Konsistenz und Zuverlässigkeit zu gewährleisten. Um zu messen, wie gut das Modell Vorhersagen trifft, verwenden wir Messgrößen wie den mittleren absoluten Fehler (MAE) und den mittleren quadratischen Fehler (RMSE).

Schritt 4: Einsatz und Überwachung

Sobald wir mit dem Training und der Auswertung zufrieden sind, kann unser Modell in einer Produktionsumgebung eingesetzt werden, wo es Echtzeit- oder Batch-Vorhersagen erstellen kann. Die Einführung ist jedoch nicht der letzte Schritt - eine kontinuierliche Überwachung ist wichtig, um sicherzustellen, dass das Modell auch weiterhin gut funktioniert, wenn neue Daten verfügbar sind. 

Im Laufe der Zeit können Veränderungen in den zugrundeliegenden Mustern der Daten, die so genannte Datendrift, die Genauigkeit der Vorhersagen verringern. Um dies zu verhindern, sind eine regelmäßige Überwachung und ein regelmäßiges Training notwendig, damit das Modell in dynamischen Umgebungen relevant und effektiv bleibt.

Tools und Bibliotheken

Wir können die folgenden Tools und Bibliotheken nutzen, um KI-Modelle für Zeitreihenprognosen zu entwickeln:

• TensorFlow und PyTorch: Dies sind die beliebtesten Deep-Learning-Frameworks, die häufig für die Implementierung von Modellen wie RNNs, LSTMs, CNNs und Transformers verwendet werden.
• Prophet: Prophet wurde von Meta entwickelt und ist eine benutzerfreundliche Bibliothek für Zeitreihenprognosen. Sie ist besonders gut im Umgang mit fehlenden Daten, Saisonalität und Feiertagseffekten, was sie ideal für Geschäftsanwendungen macht.
• ARIMA und SARIMA: Klassische statistische Modelle, die sich gut für einfachere, univariate Zeitreihenprognosen eignen, insbesondere wenn Trends und Saisonalität vorhanden sind.
• GluonTS: Eine von Amazon entwickelte Bibliothek für Deep Learning-basierte Zeitreihenprognosen, die fertige Modelle und Tools für den schnellen Einsatz bietet.
• Statsmodels: Eine Python-Bibliothek, die Werkzeuge zum Schätzen und Interpretieren von traditionellen Zeitreihenmodellen wie ARIMA bereitstellt.

Reale Anwendungen von KI in der Zeitreihenprognose

KI-Zeitreihenprognosen können sich auf viele Branchen auswirken:

• Finanzen: KI-Modelle sagen Aktienkurse voraus, bewerten Risiken und erkennen Betrug durch die Analyse von Marktdaten.
• Einzelhandel: KI hilft dabei, die Nachfrage zu prognostizieren, den Bestand zu optimieren und Verkäufe vorherzusagen, um den Betrieb zu verbessern.
• Energie: KI-Modelle prognostizieren die Last und die Produktion erneuerbarer Energien und optimieren so die Ressourcenverteilung.
• Gesundheitswesen: KI hilft bei der Patientenüberwachung, der Vorhersage von Krankheitsausbrüchen und der Ressourcenzuweisung.
• Lieferkette: KI ermöglicht eine effiziente Bestandsplanung, Bedarfsprognose und Logistikoptimierung.
• Andere Felder: KI wird bei der Wettervorhersage, der Verkehrsplanung und der Umweltüberwachung eingesetzt.

Fazit

In diesem Blog haben wir die transformativen Auswirkungen von KI auf die Zeitreihenprognose untersucht. Die Fähigkeit der KI, verborgene Muster aufzudecken, sich an wechselnde Trends anzupassen und mehrere Variablen einzubeziehen, hat die Vorhersagen verbessert.

Um mehr über KI und Zeitreihenprognosen zu erfahren, empfehle ich diese Ressourcen:

• KI-Grundlagen
• Zeitreihen in Python
• Zeitreihen in R