Time series forecasting met GenAI

Voorspellingen zijn essentieel voor proactieve besluitvorming, maar traditionele benaderingen vereisen gespecialiseerde kennis en dure infrastructuur. Bedrijven verzamelen stromen van sensor-, productie- en operationele gegevens, maar beschikken vaak niet over de expertise of middelen om waarde uit die cijfers te halen. Deze masterclass van drie uur laat zien hoe iedereen, van onderhoudsmanagers tot data-eigenaren, ruwe tijdreeksen kan omzetten in betrouwbare voorspellingen met moderne generatieve AI (GenAI).

Door gebruik te maken van gratis basismodellen en moderne codeerassistenten verlagen we de drempel om te beginnen: u kunt in een middag een hoogwaardige voorspeller bouwen, zonder zelf code te schrijven en zonder dure licenties. Ons doel is om professionals in de industrie, zoals u, in staat te stellen betere beslissingen te nemen, onzekerheid te verminderen en innovatie te versnellen.

Na deze sessie begrijpt u:

• Hoe tijdreeksvoorspellingen werken en welke statistieken het belangrijkst zijn.
• Wanneer u zich moet houden aan klassieke ML en wanneer GenAI een betere keuze is.
• Waarom basismodellen zoals Chronos-bolt, TimesFM en TimeGPT zo effectief zijn voor voorspellingen.
• Hoe u in een halve dag uw eigen GenAI-voorspeller kunt bouwen tegen verwaarloosbare kosten met behulp van gratis modellen en codeerassistenten.
• Hoe codeerassistenten zoals Claude Code en Codex uw werk versnellen, inclusief hun beperkingen en veiligheidsmaatregelen.
• Dat u meteen aan de slag kunt dankzij het concrete stapsgewijze recept dat u van Sirris.

12:00 – 13:00    
Welkom & lunch

13:00 – 14:00    
Intro: Doel en verwachtingen

• Waarom prognoses belangrijk zijn en wat u uit de sessie kunt halen.
• Uitleg over tijdreeksprognoses: statistieken zoals WAPE en sMAPE, univariate versus multivariate benaderingen.
• Klassieke ML-methoden: Overzicht van technieken zoals XGBoost met sterke punten en beperkingen.
• Inzicht in basismodellen: hoe ze werken, waarom ze flexibel zijn en hoe ze verschillen van LLM's.

14:00 – 15:00    
Time series foundation modellen

• Modellen zoals Chronos-bolt, TimesFM en TimeGPT, met voor- en nadelen.
• Experimentele resultaten: wat onze tests onthullen over nauwkeurigheid, snelheid en kosten in vergelijking met industriële benchmarks.
• Coding assistants als versnellers: hoe Codex en Claude Code snelle, veilige ontwikkeling ondersteunen en welke valkuilen moeten worden vermeden.

15:00 – 16:00    
Het Sirris recept

• Een praktische stap-voor-stap handleiding om uw eigen tijdreeksvoorspeller te bouwen, met concrete aanwijzingen en ontwerpstappen die u kunt gebruiken.
• Video-walkthrough: een volledige demonstratie van het bouwproces in een codeerassistent.
• Live demo: pas parameters live aan en visualiseer de gegenereerde voorspelling.
• Q&A: afsluitende discussie.
  16:00 – 16:30    Netwerkmogelijkheid