LSTM-Implementierungslektionen: Multi-Output-Forecasting im Teammaßstab
Was funktioniert hat, was nicht – und wie man Komplexität am Ziel ausrichtet.
Der Aufbau eines Multi-Output-LSTM für Netzprognosen brachte wiederkehrende Lektionen: Anforderungen zuerst, korrekte zeitliche Evaluation, Vermeidung überengineerter Attention-Muster und saubere Schnittstellen für parallele Zusammenarbeit.
Kernpunkte
- Klarheit der Spezifikation verhindert zufällige Komplexität.
- Zeitliche Validierung ist unverzichtbar für verlässliche Metriken.
- Schnittstellen ermöglichen Parallelität; verfrühte Optimierung bremst Teams.
Verweise
- Senior AI Code Review (EN): Strategische Partnerschaft mit AI
- Energie-Projekt: Technische Details
Mit Checklisten und Mustern aus der finalen Implementierung.