Talk über die Nische angewandter ML Methoden auf Timeseries Daten. In diesen Beispielen mit InfluxDB2 als Timeseries Datestore.
Über meinen Weg von der Wahl der Methode über die implementierung einer ML Pipeline bis zur Visualisierung in einem Grafana Dashboard aus Sicht eines nicht-Mathematikers.
Ich werde ein bisschen berichten über:
- Anomalieerkennung going MAD(): Theorie und Praxis mit dem medium absolute deviation Algorithmus.
- Forecasting von Timeseriesdaten mit prophet, pandas und InfluxDB und Grafana