Numerische datenbasierte Vorhersage

Fraunhofer-Institut für Algorithmen und Wissenschaftliches Rechnen SCAI

Wir entwickeln und erforschen numerische Verfahren zur datenbasierten Vorhersage. Ziel ist es, automatisch gesammelte Daten zeitnah zu analysieren und Prognosen über zukünftiges Verhalten zu generieren. Datenbasierte Vorhersagen treten in vielen Anwendungsgebieten auf. Beispiele dafür sind

  • die technische Trendvorhersage von Wechselkursen und anderen Finanzprodukten 
  • Empfehlungsmaschinen für Produktvorschläge im Online-Handel

Kern unserer Arbeiten ist es, effiziente numerische Methoden zur Lösung hochdimensionaler Probleme zu entwickeln. Insbesondere nutzen wir moderne Ansätze wie »Dünne Gitter« und »Niedrig-Rang-Tensorprodukte« zur nichtlinearen Darstellung von Funktionen. Diese Verfahren erlauben bei großen Datenmengen in relativ kurzer Zeit eine vorteilbringende Prognosegüte. Damit empfehlen sie sich für Kunden mit Anwendungsfällen, bei denen es auf eine schnelle Analyse umfangreichen Datenmaterials ankommt und in denen herkömliche nichtlineare Verfahren der Datenanalyse zu langsam sind.