Python.exposed
Forecasting in de praktijk
Overzicht van forecasting technieken (in Python).
Omschrijving
Na afloop van de workshop krijg je werkende Jupyter Notebooks waarmee je de aangeleerde concepten kan uitproberen. Ook geven we 2 coaching uren cadeau! In deze 2 uren kunnen we samen naar jouw werkleven kijken en zien welke soorten oplossingen er geschikt zijn voor je probleemstellingen. Ook bieden we ondersteuning in het vinden van het juiste leerpad om je hier verder in te verdiepen.
Wat je leert
- Welke types wiskundige oplossingen bestaan er?
- Klassieke forecasting technieken
- Machine Learning voor forecasting
- Standaard oplossingen zoals Facebook Prophet
- Hoe forecasting modellen evalueren?
Details van het programma
Klassieke forecasting technieken
Klassieke forecasting technieken, zoals tijdreeksanalyse en regressieanalyse, bieden methoden om patronen in historische gegevens te identificeren en voorspellingen te maken op basis van deze patronen. Deze technieken hebben als voordeel dat ze zeer makkelijk te implementeren en interpreteren zijn.
Machine Learning voor forecasting
Machine learning voor forecasting omvat het gebruik van algoritmen en modellen, zoals decision trees, random forests, en neurale netwerken, om complexe patronen in data te leren en nauwkeurige voorspellingen te genereren. Deze benadering biedt flexibiliteit en kan omgaan met grote datasets en niet-lineaire relaties, waardoor het vaak betere resultaten geeft dan de klassieke technieken.
Standaard oplossingen zoals Facebook Prophet
Standaard oplossingen zoals Facebook Prophet bieden gebruikers een gebruiksvriendelijke en krachtige tool voor forecasting, met ingebouwde functionaliteit voor het modelleren van seizoensgebondenheid, trend en feestdagen. Door het vereenvoudigen van het forecasting proces en het automatiseren van veel van de benodigde stappen, stellen deze tools gebruikers in staat snel en accuraat voorspellingen te genereren, zelfs met beperkte kennis van geavanceerde statistische technieken.
Hoe forecasting modellen evalueren?
Het evalueren van forecasting modellen omvat het vergelijken van voorspelde waarden met werkelijke waarden aan de hand van statistische metrieken zoals Mean Absolute Error (MAE) en Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Daarnaast kunnen visualisatietechnieken zoals tijdreeksplots, residu-plots en vooruitzicht-plots worden gebruikt om inzicht te krijgen in de prestaties en eventuele patronen of fouten van het model te identificeren.
Reeds ingepland:
| Datum | Locatie |
|---|
Enkele vaak gestelde vragen
Dit is afhankelijk van wat je wil leren. Je kan perfect AI toepassingen leren gebruiken om jouw dagelijks werk te ondersteunen zonder enige programmeerervaring.
Als je iets verder wil gaan, kan een basis in programmeren goed van pas komen. Zo kan je bijvoorbeeld API's leren gebruiken en meer eenvoudige zaken automatiseren.
Wil je zelf Machine Learning of AI modellen bouwen, een API of een app bouwen die jouw AI toepassing ter beschikking stelt voor gebruikers? Dan moet je wel een stevige basis in programmeren hebben.
Wat je doel ook is: wij kunnen u alle vaardigheden aanleren die nodig zijn.
Contacteer ons gerust indien u nog vragen heeft!
Er zijn inderdaad veel gekende aanbieders die in hun uitgebreid aanbod ook enkele opleidingen inzake AI aanbieden.
Deze opleidingen worden echter zo goed als altijd door freelancers gegeven. Ook wij geven soms opleiding in onderaanneming voor grote spelers.
Wij verkiezen echter om met ons team een vaste en gespecialiseerde partner voor opleidingen in dit domein te zijn, zodat we kunnen inspelen op behoeften bij klanten.
Eén van de manieren waarop dit kan is door de opleidingen in-house te geven, of door ondersteuning op een specifieke case te bieden na de opleiding.
Via derde partijen zou dit in theorie ook kunnen, maar dan betaalt u natuurlijk opnieuw een pak meer voor dezelfde diensten van dezelfde persoon.
Online kan u inderdaad veel materiaal terugvinden, en daar zitten zeker goede en degelijke opleidingen tussen. Aarzel niet om dit te proberen!
Onze meerwaarde is dat wij niet alleen een uitleg geven, maar de studenten ook bijstaan - en dit kan zelfs na de opleiding via coaching op bijvoorbeeld een project.
Anderzijds is het ook zo dat er niet alleen goede tutorials en video's online staan: veel zaken zijn beperkt of niet meer up-to-date.
Kortom: wij proberen u van a tot z bij te staan met up-to-date materiaal en coaching, ook op uw eigen projecten indien u dit wenst!