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115 - Die Sprache der Zeitreihen: Wie Foundation Models das Forecasting revolutionieren

28:38
 
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Manage episode 501331117 series 2864747
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In dieser Episode sprechen wir mit Michael Bohlke-Schneider, Applied Science Manager bei AWS, über die faszinierende Entwicklung von Foundation Models für Zeitreihen-Forecasting. Von klassischen Methoden bis hin zu Zero-Shot Forecasting mit dem Chronos-Modellen erhalten wir spannende Einblicke, wie KI die Vorhersage von Zeitreihendaten revolutioniert.

Kernthemen der Episode:

  • Forecasting Use Cases von E-Commerce bis Energiewende
  • Der Weg vom klassischen Machine Learning zu Foundation Models
  • Chronos: Das erste vortrainierte Modell für Zeitreihen-Forecasting
  • AutoML und AutoGluon: Wie Forecasting und ML demokratisiert wird
  • Praxisbeispiel: Einsatz von Chronos bei der Deutschen Bahn

Highlights der Diskussion:

  • Warum vortrainierte Modelle auch für Zeitreihen funktionieren
  • Wie Zero-Shot Forecasting die Implementierung vereinfacht
  • Integration von Kronos in AutoGluon und Amazon Bedrock
  • Vision: ML-Zero und die Zukunft des automatisierten Forecastings

Über den Gast: Michael Bohlke-Schneider leitet als Applied Science Manager bei AWS ein Team, das an der Entwicklung von Forecasting-Algorithmen arbeitet. Sein Team ist maßgeblich an der Entwicklung von Kronos und AutoGluon beteiligt.

Links:

Ihr findet KI spannend, dann hört auch in unsere Folge zu Generative AI rein: #60: Generative AI unter der Haube 1: Embeddings, Attention und Transformers mit Mariano Kamp.

Host: Michelle Mei-Li Pfister (AWS)

AWS Cloud Horizonte ist der offizielle deutschsprachige AWS Podcast.

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109 에피소드

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Kernthemen der Episode:

  • Forecasting Use Cases von E-Commerce bis Energiewende
  • Der Weg vom klassischen Machine Learning zu Foundation Models
  • Chronos: Das erste vortrainierte Modell für Zeitreihen-Forecasting
  • AutoML und AutoGluon: Wie Forecasting und ML demokratisiert wird
  • Praxisbeispiel: Einsatz von Chronos bei der Deutschen Bahn

Highlights der Diskussion:

  • Warum vortrainierte Modelle auch für Zeitreihen funktionieren
  • Wie Zero-Shot Forecasting die Implementierung vereinfacht
  • Integration von Kronos in AutoGluon und Amazon Bedrock
  • Vision: ML-Zero und die Zukunft des automatisierten Forecastings

Über den Gast: Michael Bohlke-Schneider leitet als Applied Science Manager bei AWS ein Team, das an der Entwicklung von Forecasting-Algorithmen arbeitet. Sein Team ist maßgeblich an der Entwicklung von Kronos und AutoGluon beteiligt.

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