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:

• Chronos Paper: "Learning the Language of Time Series"
• AutoGluon
• AWS Blog: Forecasting mit der Deutschen Bahn
• Chronos in Amazon SageMaker JumpStart
• ML-Zero Project Website
• Veröffentlichungen auf Amazon Science von Michael Bohlke-Schneider

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.