{"id":40112,"date":"2025-10-23T07:27:55","date_gmt":"2025-10-23T05:27:55","guid":{"rendered":"https:\/\/neuronup.com\/?p=40112"},"modified":"2025-10-23T07:27:58","modified_gmt":"2025-10-23T05:27:58","slug":"vorhersage-der-ergebnisse-von-spielern-mittels-ta-lstm","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/neuronup.com\/de\/forschung\/neue-technologien\/vorhersage-der-ergebnisse-von-spielern-mittels-ta-lstm\/","title":{"rendered":"Vorhersage von Spielergebnissen mit TA-LSTM."},"content":{"rendered":"\n<p class=\"has-xl-font-size\">Elina Filatova, Data Scientist bei NeuronUP, erl\u00e4utert in diesem Artikel, wie das Modell <strong>Time-Aware LSTM (TA-LSTM) es erm\u00f6glicht, die Ergebnisse der Nutzer mit hoher Genauigkeit vorherzusagen<\/strong>, selbst wenn ihre Daten unregelm\u00e4\u00dfig erzeugt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Bei <a href=\"https:\/\/neuronup.com\/\">NeuronUP<\/a> setzen wir aktiv die fortschrittlichsten Methoden des maschinellen Lernens ein, die es uns erm\u00f6glichen, das Verhalten der Nutzer mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, Trends zu erkennen und zuk\u00fcnftige Ergebnisse auf der Basis ihrer historischen Daten zu prognostizieren.<\/p>\n\n\n\n<p>Allerdings sto\u00dfen <strong>traditionelle Ans\u00e4tze des maschinellen Lernens an ihre Grenzen, wenn Daten unregelm\u00e4\u00dfig erzeugt werden<\/strong> und die Intervalle zwischen den Beobachtungen chaotisch oder benutzerspezifisch sind. In solchen F\u00e4llen werden konventionelle Modelle ineffektiv, da sie das individuelle Tempo und die Frequenz der Aktivit\u00e4ten jeder Person nicht ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n\n\n\n<p>Genau <strong>um dieses Problem zu l\u00f6sen, verwenden wir eine spezielle Version des LSTM-Neuronalen Netzes<\/strong>, die als Time-Aware LSTM (TA-LSTM) bezeichnet wird. Dieses Modell kann die Zeitintervalle zwischen Ereignissen effektiv ber\u00fccksichtigen und erlaubt die Vorhersage zeitlicher Abl\u00e4ufe, selbst wenn die Daten unregelm\u00e4\u00dfig sind.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Ziel der Studie und Hauptschwierigkeiten<\/h2>\n\n\n\n<p>Bei NeuronUP verf\u00fcgen wir \u00fcber <a href=\"https:\/\/neuronup.com\/producto\/neuronup-score\/\">Nutzermetriken<\/a> aus vergangenen Tagen, um ihre Ergebnisse beim n\u00e4chsten Aktivit\u00e4tsdurchgang vorherzusagen. Auf den ersten Blick mag dies nach einer einfachen Aufgabe aussehen, doch in der Praxis ergeben sich mehrere wesentliche Schwierigkeiten:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Individuelles Nutzertempo<\/strong>: Jeder Nutzer hat ein einzigartiges Trainingsmuster; manche spielen t\u00e4glich, andere w\u00f6chentlich, und einige k\u00f6nnen l\u00e4ngere Pausen von bis zu einem Monat einlegen und kehren unerwartet zu den Aktivit\u00e4ten zur\u00fcck. Zum Beispiel trainiert Alex jeden Tag regelm\u00e4\u00dfig, w\u00e4hrend Jos\u00e9 w\u00f6chentliche Intervalle bevorzugt. Wenn man ihre Ergebnisse ohne Ber\u00fccksichtigung dieser Frequenz mittelt, gehen wichtige Details verloren.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Vielfalt der Aktivit\u00e4ten und ihre unterschiedliche Wirkung auf die Nutzer<\/strong>: Die Aktivit\u00e4ten bei NeuronUP sind darauf ausgelegt, verschiedene kognitive Funktionen wie Ged\u00e4chtnis, Aufmerksamkeit und Logik zu verbessern. Jede Aktivit\u00e4t hat ein bestimmtes Schwierigkeitsniveau, das je nach Nutzer variiert. Was f\u00fcr eine Person einfach ist, kann f\u00fcr eine andere eine gro\u00dfe Herausforderung darstellen.<\/li>\n\n\n\n<li><strong>Fokus auf spezifische Aktivit\u00e4ten<\/strong>: Die Spezialisten bei NeuronUP legen fest, welche Aktivit\u00e4ten jedem Nutzer zugewiesen werden. Beispielsweise f\u00fchrt Carmen regelm\u00e4\u00dfig \u00dcbungen zu Ged\u00e4chtnis, Logik und Mathematik durch, w\u00e4hrend Pablo ausschlie\u00dflich Aufmerksamkeits\u00fcbungen bevorzugt. Daher muss das pr\u00e4diktive Modell den personalisierten Weg jedes Spielers ber\u00fccksichtigen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Nat\u00fcrlich erschweren all <strong>diese Nuancen sowohl den ordnungsgem\u00e4\u00dfen Datenaufbereitungsprozess als auch das eigentliche Training der Machine-Learning-Modelle<\/strong>. Ignoriert man das individuelle Tempo der Spieler, ihre unregelm\u00e4\u00dfigen Intervalle und die unterschiedlichen Schwierigkeitsstufen der Aktivit\u00e4ten, geht zwangsl\u00e4ufig wichtige Information verloren. In der Folge besteht das Risiko ungenauerer Vorhersagen, was wiederum die Wirksamkeit personalisierter Empfehlungen bei NeuronUP verringern kann.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group br-0111 has-primary-background-color has-background has-dark-background has-sm-padding-top has-sm-padding-left has-sm-padding-right has-xxl-margin-top\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<figure class=\"wp-block-image size-full desktop-position-absolute desktop-bottom-0 mobile-width-50 mobile-m-inline-auto has-xl-margin-top\"><img decoding=\"async\" width=\"292\" height=\"338\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Produkt-Zertifikat.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-27552\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Produkt-Zertifikat-259x300.webp 259w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/12\/Produkt-Zertifikat.webp 292w\" sizes=\"(max-width: 292px) 100vw, 292px\" \/><\/figure>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\">\n<h2 class=\"wp-block-heading has-white-color has-text-color\">Melden Sie sich<br> f\u00fcr unseren<br> <strong>Newsletter<\/strong>\u00a0an<\/h2>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-buttons is-layout-flex wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button--1\" style=\"--button-outline-color:var(--color-white);--button-outline-color-hover:rgba(0,0,0,0.8);\"><a class=\"wp-block-button__link button button-outline   wp-element-button\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/newsletter\/#form\">Jetzt anmelden<\/a><\/div>\n\n<\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:40px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">L\u00f6sung: Time-Aware LSTM<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Um alle zuvor genannten Herausforderungen effektiv zu meistern<\/strong>, hat das Data-Team von NeuronUP <strong>eine spezifische L\u00f6sung<\/strong> auf Basis des ma\u00dfgeschneiderten Time-Aware LSTM (TA-LSTM) entwickelt. Dies ist eine erweiterte Version des Standard-LSTM-Neuronalen Netzes, das nicht nur Ereignisse in Zeitreihen ber\u00fccksichtigt, sondern auch die Zeitintervalle dazwischen.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Datenaufbereitung: Warum ist der Zeitunterschied so wichtig?<\/h3>\n\n\n\n<p>Unser Modell erh\u00e4lt als Eingabe auf eine bestimmte Weise aufbereitete Daten. Jeder Datensatz ist eine <strong>zweidimensionale Matrix<\/strong>, die die sequentiellen Ergebnisse eines Spielers <strong>chronologisch geordnet<\/strong> enth\u00e4lt, sowie die Zeitintervalle in Tagen zwischen den einzelnen Aktivit\u00e4tsdurchg\u00e4ngen. Um zu verstehen, warum die Ber\u00fccksichtigung des Zeitunterschieds so wichtig ist, lernen wir zwei Figuren kennen, die uns diesen Punkt anschaulich erkl\u00e4ren.<\/p>\n\n\n\n<p>Stellen wir uns einen Marathon namens \u201eDer Schnellste und Geschickteste\u201c vor, f\u00fcr den sich zwei Athleten vorbereiten:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Neuronito<\/strong> \u2013 ein disziplinierter und entschlossener Sportler. Er \u00fcberspringt nie ein Training, arbeitet jeden Tag an sich und achtet sorgf\u00e4ltig auf seine Ern\u00e4hrung. Neuronito macht st\u00e4ndig Fortschritte: Mit jeder neuen Trainingseinheit wird er schneller, ausdauernder und selbstbewusster. Aufgrund seines gleichm\u00e4\u00dfigen Trainingsrhythmus k\u00f6nnen wir leicht vorhersagen, dass er beim Marathon eine hervorragende Leistung erbringen wird.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-1024x1024.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-40115\" style=\"width:600px\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-150x150.webp 150w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-300x300.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-768x768.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-1024x1024.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-1536x1536.webp 1536w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Neuronito-2048x2048.webp 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">&#8222;Neuronito&#8220;. Eigene Darstellung.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li><strong>Lentonito<\/strong> \u2013 ein talentierter, aber weniger disziplinierter Athlet. Seine Trainings sind unregelm\u00e4\u00dfig. Heute trainiert er mit Begeisterung, morgen zieht er es vor, sich bei einer Paella und gutem Schinken zu entspannen. Diese inkonstanten Einheiten f\u00fchren zu Schwankungen in seiner Leistung: Mal verbessert er sich, mal nicht, aber ohne kontinuierliches Wachstum. Wahrscheinlich wird Lentonito weniger beeindruckende Ergebnisse im Ziel erreichen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image\">\n<figure class=\"aligncenter size-large is-resized\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"1024\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-1024x1024.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-40116\" style=\"width:600px\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-150x150.webp 150w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-300x300.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-768x768.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-1024x1024.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-1536x1536.webp 1536w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/04\/Lentocito-2048x2048.webp 2048w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">&#8222;Lentocito&#8220;. Eigene Darstellung.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Auf diese Weise haben wir anhand eines einfachen Beispiels gesehen, wie stark die Zeitintervalle zwischen Ereignissen das Endergebnis beeinflussen. Genau diese Informationen \u00fcber Stabilit\u00e4t und Regelm\u00e4\u00dfigkeit der \u201eTrainings\u201c geben wir unserem Modell.&nbsp;<\/p>\n\n\n\n<p><strong>Wenn wir die Zeitintervalle nicht ber\u00fccksichtigen, w\u00fcrde das Modell diese beiden Athleten als gleich wahrnehmen<\/strong>, ohne die Unterschiede in ihrer Trainingsweise zu bemerken. TA-LSTM hingegen erkennt dieses Schl\u00fcsselmerkmal, analysiert die individuellen Intervalle zwischen den Ereignissen und liefert pr\u00e4zisere Vorhersagen, indem es das einzigartige Tempo jedes Teilnehmers (oder in unserem Fall jedes Nutzers bei NeuronUP) ber\u00fccksichtigt.<\/p>\n\n\n\n<p>Aber das ist noch nicht alles! Wie du sicherlich bemerkt hast, haben wir auch die Ern\u00e4hrung von Neuronito und Lentonito erw\u00e4hnt. Das geschieht nicht zuf\u00e4llig, sondern weil diese Daten zus\u00e4tzliche Merkmale darstellen, die das Endergebnis ebenfalls erheblich beeinflussen.<\/p>\n\n\n\n<p>\u00c4hnlich ist unser Modell in der Lage, <strong>nicht nur die Zeitintervalle, sondern auch weitere wichtige Merkmale<\/strong> wie Alter, Geschlecht, Diagnose und sogar die Nutzerpr\u00e4ferenzen zu ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n\n\n\n<p>Dies <strong>erm\u00f6glicht eine erhebliche Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit<\/strong>, wie in unserem Beispiel mit den Protagonisten, in dem wir ihre Ern\u00e4hrungsgewohnheiten und deren Einfluss auf den Erfolg ber\u00fccksichtigt haben.<\/p>\n\n\n\n<h4 class=\"wp-block-heading\">Technische Details <\/h4>\n\n\n\n<p>Nachdem wir das Grundkonzept betrachtet haben, wenden wir uns nun dem <strong>technischen Aspekt der Funktionsweise des Time-Aware LSTM (TA-LSTM)-Modells<\/strong> zu. Dieses Modell ist eine Modifikation der Standard-LSTM-Zelle, die speziell daf\u00fcr entwickelt wurde, die Zeitintervalle zwischen sequentiellen Ereignissen zu ber\u00fccksichtigen.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Hauptziel von TA-LSTM ist die <strong>adaptive Aktualisierung des internen Speicherzustands des Modells in Abh\u00e4ngigkeit von der seit der letzten Beobachtung verstrichenen Zeit<\/strong>. Dieser Ansatz ist entscheidend, wenn man mit unregelm\u00e4\u00dfigen Zeitreihen arbeitet \u2013 genau der Datentyp, mit dem wir bei NeuronUP umgehen.<\/p>\n\n\n\n<p>Der Eingabevektor zum Zeitpunkt t wird dargestellt als:<\/p>\n\n\n\n\\[\\text{inputs}_{t} = [x_{t},\\,\\Delta t]\\]\n\n\n\n<p>Dabei gilt:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\\(x_t \\in \\mathbb{R}^d\\) \u2013 ist der Merkmalsvektor, der das aktuelle Ereignis beschreibt (jeder Tag, an dem die Aktivit\u00e4t durchgef\u00fchrt wird).<\/li>\n\n\n\n<li>\\(\\Delta t \\in \\mathbb{R}\\) \u2013 ist das Zeitintervall zwischen der aktuellen und der vorherigen Beobachtung.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Die vorherigen Zust\u00e4nde des Modells werden auf die Standardweise dargestellt:<\/p>\n\n\n\n\\[h_{t-1},\\; C_{t-1}\\]\n\n\n\n<p>Dabei gilt:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\\(h_{t-1}\\) \u2013 ist der verborgene Zustandsvektor im vorherigen Schritt.<\/li>\n\n\n\n<li>\\(C_{t-1}\\) \u2013 ist der Speicherzustand (LSTM-Zelle) im vorherigen Schritt.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Um die Auswirkung des Zeitintervalls \\(t\\) zu ber\u00fccksichtigen, nutzt das Modell einen speziellen Mechanismus zur Abschw\u00e4chung des Speichers, der durch die folgende Formel beschrieben wird:<\/p>\n\n\n\n\\[\\gamma_t = e^{-\\text{RELU}(w_d \\cdot \\Delta t + b_d)}\\]\n\n\n\n<p>Dabei gilt:<\/p>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li>\\(w_d, \\; b_d\\) \u2013 sind trainierbare Parameter des Modells.<\/li>\n\n\n\n<li>\\(\\text{RELU}(x) = \\max(0, x)\\) \u2013 ist die Aktivierungsfunktion, die negative Werte verhindert.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<p>Der Abschw\u00e4chungskoeffizient \\(\\gamma_t\\) steuert die Aktualisierung des Speicherzustands.<\/p>\n\n\n\n<p>Die Aktualisierung des Speichers wird definiert durch:<\/p>\n\n\n\n\\[\\bar{C}_{t-1} = \\gamma_t \\cdot C_{t-1}\\]\n\n\n\n<p>Dies bedeutet, dass wenn das Zeitintervall \\(\\Delta t\\) zunimmt, der Wert von \\(\\gamma_t\\) gegen Null geht, was zu einem st\u00e4rkeren \u201eVergessen\u201c der vorherigen Speicherzust\u00e4nde f\u00fchrt.<\/p>\n\n\n\n<p>Im n\u00e4chsten Schritt wird der korrigierte Speicherzustand \\(\\bar{C}_{t-1}\\) in die Standardgleichungen des LSTM eingespeist:<\/p>\n\n\n\n\\[h_t, \\; C_t = \\text{LSTM}(x_{t&#8216;}, h_{t-1}, \\bar{C}_{t-1})\\]\n\n\n\n<p>Die Ausgabewerte \\(h_t\\) und der aktualisierte Speicherzustand \\(C_t\\) werden im n\u00e4chsten Modellschritt verwendet, wodurch pr\u00e4zise Vorhersagen und die Ber\u00fccksichtigung unregelm\u00e4\u00dfiger Zeitintervalle zwischen Ereignissen gew\u00e4hrleistet sind.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Warum Vorhersagen nutzen?<\/h2>\n\n\n\n<p>Der Einsatz der Vorhersage <strong>erlaubt es uns, die zuk\u00fcnftigen Ergebnisse eines Patienten mit hoher Genauigkeit zu antizipieren<\/strong>, indem wir seine Daten zuvor mit unserem ma\u00dfgeschneiderten TA-LSTM-Modell analysieren. Um die Genauigkeit der Vorhersagen zu \u00fcberpr\u00fcfen, haben wir eine Stichprobe realer Patientendaten genommen und das Modell auf Basis ihrer bisherigen Aktivit\u00e4tsaufzeichnungen angewendet. Der letzte Aktivit\u00e4tstag jedes Patienten wurde aus den Daten ausgeschlossen, um das tats\u00e4chliche Ergebnis mit der vom Modell generierten Vorhersage zu vergleichen.<\/p>\n\n\n\n<p><strong>In den meisten F\u00e4llen stimmten die vom Modell vorhergesagten Ergebnisse<\/strong> <strong>eng mit den tats\u00e4chlichen Werten<\/strong> der Spieler \u00fcberein. Wir identifizierten jedoch auch einige interessante Ausnahmen, bei denen die Vorhersage deutlich vom realen Ergebnis abwich.<\/p>\n\n\n\n<p>Beispielsweise ist in der nachfolgenden Grafik (Abbildung 1) der Verlauf des Patienten (blaue Linie) und die entsprechende Modellvorhersage (rote Linie) zu sehen. Auf den ersten Blick erscheint der Unterschied recht gro\u00df: Der Patient zeigte w\u00e4hrend des gesamten Beobachtungszeitraums eine hohe und stabile Leistung, doch sein letzter Wert war unerwartet deutlich niedriger als prognostiziert. In diesem Fall wirkte die Modellvorhersage deutlich plausibler als das tats\u00e4chliche Ergebnis.<\/p>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Warum ist das passiert?<\/h3>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image image-interface\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"420\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-1024x420.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-40348\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-300x123.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-768x315.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-1024x420.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente-1536x630.webp 1536w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-1-Evolucion-diaria-del-paciente.webp 1647w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 1. T\u00e4glicher Verlauf des Patienten.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Der Grund erwies sich als einfach, aber wichtig: An allen vorangegangenen Tagen spielte der Patient auf einfacheren Leveln (Phasen) und erzielte durchg\u00e4ngig hohe Punktzahlen. Am letzten Tag w\u00e4hlte er jedoch Phase 6, die schwieriger war, was zu einem deutlichen Leistungsabfall f\u00fchrte (Abbildung 2).<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n<div class=\"wp-block-image image-interface\">\n<figure class=\"aligncenter size-large\"><img decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"454\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases-1024x454.webp\" alt=\"\" class=\"wp-image-40349\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases-300x133.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases-768x341.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases-1024x454.webp 1024w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2025\/05\/Imagen-2-Evolucion-del-paciente-con-detalle-de-fases.webp 1522w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><figcaption class=\"wp-element-caption\">Abbildung 2. Verlauf des Patienten mit Phasendetails.<\/figcaption><\/figure>\n<\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p>Auf diese Weise erm\u00f6glichte <strong>die Modellvorhersage, eine unerwartete Abweichung vom \u00fcblichen Verhalten<\/strong> des Patienten zu erkennen und festzustellen, dass sie durch eine Erh\u00f6hung des Schwierigkeitsgrads verursacht wurde.<\/p>\n\n\n\n<p>Dieser Ansatz bietet den Experten von NeuronUP ein leistungsstarkes Werkzeug, um derartige Situationen fr\u00fchzeitig zu erkennen und die Ursachen der Abweichungen schnell zu analysieren.<\/p>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-group\"><div class=\"wp-block-group__inner-container is-layout-constrained wp-block-group-is-layout-constrained\">\n<div class=\"wp-block-columns br-0111 particle-bg p-5 has-primary-background-color has-background is-layout-flex wp-container-core-columns-is-layout-9d6595d7 wp-block-columns-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:66.66%\">\n<h2 class=\"wp-block-heading has-white-color has-text-color\">Testen Sie NeuronUP 7 Tage kostenlos<\/h2>\n\n\n\n<p class=\"has-white-color has-text-color\">Probieren Sie unsere verschiedenen \u00dcbungen, erstellen Sie Sitzungen oder arbeiten Sie remote mithilfe von Online-Sitzungen<\/p>\n<\/div>\n\n\n\n<div class=\"wp-block-column is-layout-flow wp-block-column-is-layout-flow\" style=\"flex-basis:33.33%\">\n<div class=\"wp-block-buttons is-content-justification-center is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-16018d1d wp-block-buttons-is-layout-flex\">\n<div class=\"wp-block-button\" style=\"--button-background:var(--color-custom-1);--button-background-hover:#cc7e00;\"><a class=\"wp-block-button__link button   wp-element-button\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/landing-store-user\/\">Kostenlos testen<\/a><\/div>\n\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Fazit<\/h2>\n\n\n\n<p><strong>Der Einsatz von Time-Aware LSTM er\u00f6ffnet neue M\u00f6glichkeiten<\/strong> f\u00fcr die pr\u00e4zise Vorhersage von Zeitreihen mit unregelm\u00e4\u00dfigen Intervallen. Im Gegensatz zu traditionellen Modellen ist TA-LSTM <strong>in der Lage, sich dem einzigartigen Tempo jedes Spielers anzupassen<\/strong>, indem es Pausen und Aktivit\u00e4tsintervalle ber\u00fccksichtigt. Dank dieses Ansatzes kann unsere Plattform zur kognitiven Stimulation nicht nur zuk\u00fcnftige Ergebnisse der Patienten genau vorhersagen, sondern auch rechtzeitig m\u00f6gliche Anomalien oder unerwartete Abweichungen erkennen.<\/p>\n\n\n\n<p>Bei NeuronUP sch\u00e4tzen wir deine Zeit und <a href=\"https:\/\/neuronup.com\/producto\/\">streben stets danach, die effektivsten, innovativsten und fortschrittlichsten Technologien anzuwenden<\/a>. Bleib auf dem Laufenden \u2013 das Beste kommt erst noch!<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\">Literatur<\/h2>\n\n\n\n<ul class=\"wp-block-list\">\n<li class=\"has-sm-font-size\">Lechner, Mathias, and Ramin Hasani. \u201cLearning Long-Term Dependencies in Irregularly-Sampled Time Series.\u201d <em>arXiv preprint arXiv:2006.04418<\/em>, Bd. \u2013, Nr. \u2013, 2020, S. 1\u201311.<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-sm-font-size\">Michigan State University, et al. \u201cPatient Subtyping via Time-Aware LSTM Networks.\u201d <em>Proceedings of the 23rd ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD &#8217;17)<\/em>, Bd. \u2013, Nr. \u2013, 2017, S. 65\u201374.<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-sm-font-size\">Nguyen, An, et al. \u201cTime Matters: Time-Aware LSTMs for Predictive Business Process Monitoring.\u201d <em>Lecture Notes in Business Information Processing, Process Mining Workshops\u200b<\/em>, Bd. 406, Nr. \u2013, 2021, S. 112\u2013123.<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-sm-font-size\">Schirmer, Mona, et al. \u201cModeling Irregular Time Series with Continuous Recurrent Units.\u201d <em>Proceedings of the 39th International Conference on Machine Learning (ICML 2022)\u200b<\/em>, Bd. 162, Nr. \u2013, 2022, S. 19388\u201319405.<\/li>\n\n\n\n<li class=\"has-sm-font-size\">\u201cTime aware long short-term memory.\u201d <em>Wikipedia<\/em>, https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/Time_aware_long_short-term_memory. Abgerufen am 12. M\u00e4rz 2025.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<h3 class=\"wp-block-heading\">Wenn dir dieser Artikel \u00fcber die <strong>Vorhersage von Spielergebnissen mittels TA-LSTM<\/strong> gefallen hat, k\u00f6nnten dich auch diese Artikel von NeuronUP interessieren:<\/h3>\n\n<div class=\"mai-grid entries entries-grid has-boxed has-image-full\" style=\"--entry-title-font-size:var(--font-size-lg);--align-text:start;--entry-meta-text-align:start;\"><div class=\"entries-wrap has-columns\" style=\"--columns-xs:1\/1;--columns-sm:1\/1;--columns-md:1\/3;--columns-lg:1\/3;--flex-xs:0 0 var(--flex-basis);--flex-sm:0 0 var(--flex-basis);--flex-md:0 0 var(--flex-basis);--flex-lg:0 0 var(--flex-basis);--column-gap:var(--spacing-lg);--row-gap:var(--spacing-lg);--align-columns:start;\"><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-aktivitaten-fur-alzheimer-patienten tag-aktivitaten-zur-kognitiven-stimulation tag-aufmerksamkeit tag-demenz tag-morbus-alzheimer tag-neuronup\" style=\"--entry-index:1;\" aria-label=\"Intervention mit NeuronUP bei einer \u00e4lteren Person mit diagnostizierter Alzheimer-Demenz\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/aktivitaten-fur-neurorehabilitation\/aktivitaten-fur-alzheimer-patienten\/intervention-mit-neuronup-bei-alzheimer\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"300\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/actividad-para-mayor-con-demencia-sopa-de-letras-personalizable.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"aktivitaet fuer aeltere mit demenz personalisierbare wortsuche\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2021\/10\/actividad-para-mayor-con-demencia-sopa-de-letras-personalizable-300x225.webp 300w, 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Alzheimer-Demenz<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-aktivitaten-zur-sozialen-kognition tag-aktivitaten-zur-kognitiven-stimulation tag-aktivitaten-zur-kognitiven-stimulation-fur-kinder tag-emotionale-intelligenz tag-kinder tag-neuronup-nachrichten tag-soziale-kognition\" style=\"--entry-index:2;\" aria-label=\"Arbeitsblatt zur F\u00f6rderung der emotionalen Intelligenz bei Kindern: Welches Bild passt zu welchem Wort?\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/aktivitaten-fur-neurorehabilitation\/aktivitaten-fur-kognitive-funktionen\/aktivitaten-zur-sozialen-kognition\/arbeitsblatt-zur-forderung-der-emotionalen-intelligenz-bei-kindern\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"269\" 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href=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/aktivitaten-fur-neurorehabilitation\/aktivitaten-fur-kognitive-funktionen\/aktivitaten-fur-aufmerksamkeit\/arbeitsblatt-zum-uben-der-selektiven-aufmerksamkeit-bei-erwachsenen-zahlen-und-zeigen\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"225\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Ficha-para-trabajar-la-atencion-selectiva-en-adultos.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"Arbeitsblatt zur F\u00f6rderung der selektiven Aufmerksamkeit bei Erwachsenen Z\u00e4hlen und Zeigen\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Ficha-para-trabajar-la-atencion-selectiva-en-adultos-300x169.webp 300w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Ficha-para-trabajar-la-atencion-selectiva-en-adultos-768x432.webp 768w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2023\/09\/Ficha-para-trabajar-la-atencion-selectiva-en-adultos-1024x576.webp 1024w, 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style=\"--entry-index:4;\" aria-label=\"Kognitives Training in Einrichtungen f\u00fcr Menschen mit Alzheimer\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/kognitive-stimulation-und-rehabilitation\/neurodegenerative-erkrankungen\/alzheimer\/kognitives-training-in-einrichtungen-fuer-menschen-mit-alzheimer\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"300\" src=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/AFA-Rioja-und-NeuronUP-400x300.webp\" class=\"entry-image size-landscape-sm\" alt=\"AFA-Rioja-und-NeuronUP\" srcset=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/AFA-Rioja-und-NeuronUP-400x300.webp 400w, https:\/\/neuronup.com\/de\/wp-content\/uploads\/2024\/06\/AFA-Rioja-und-NeuronUP-800x600.webp 800w\" sizes=\"(max-width:599px) 599px, (min-width:600px) and (max-width: 799px) 799px, (min-width:800px) and (max-width: 999px) 333px, 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href=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/neurowissenschaften\/gehirn-neurowissenschaften\/organoide-die-neue-technik-zur-herstellung-eines-gehirns\/\" rel=\"bookmark\">Organoide: die neue Technik zur Herstellung eines Gehirns<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><article class=\"entry entry-grid is-column has-entry-link has-image has-image-first type-post category-neuronup-academy tag-adhs tag-neuroentwicklungsstorungen tag-neuropsychologische-diagnostik tag-vortrag-der-neuronup-academy\" style=\"--entry-index:6;\" aria-label=\"Neuropsychologische Beurteilung bei Kindern mit ADHS \u2013 Fragen beantwortet\" itemscope itemtype=\"https:\/\/schema.org\/CreativeWork\"><a class=\"entry-image-link\" href=\"https:\/\/neuronup.com\/de\/ausbildung\/neuronup-academy\/neuropsychologische-beurteilung-bei-kindern-mit-adhs-fragen-beantworten\/\" tabindex=\"-1\" aria-hidden=\"true\"><img decoding=\"async\" width=\"400\" height=\"240\" 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rel=\"bookmark\">Neuropsychologische Beurteilung bei Kindern mit ADHS \u2013 Fragen beantwortet<\/a><\/h3>\n<\/div><\/article><\/div><\/div>\n\n\n<div style=\"height:50px\" aria-hidden=\"true\" class=\"wp-block-spacer\"><\/div>\n\n\n\n<p class=\"has-sm-font-size\">Dieser Artikel wurde \u00fcbersetzt; Link zum Originalartikel auf Spanisch:<br><a href=\"https:\/\/neuronup.com\/investigacion\/nuevas-tecnologias\/prediccion-de-resultados-de-jugadores-mediante-ta-lstm\/\" data-type=\"link\" data-id=\"https:\/\/neuronup.com\/investigacion\/nuevas-tecnologias\/prediccion-de-resultados-de-jugadores-mediante-ta-lstm\/\"><em>Predicci\u00f3n de resultados de jugadores mediante TA-LSTM.<\/em><\/a><\/p>\n\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Elina Filatova, Data Scientist bei NeuronUP, erl\u00e4utert in diesem Artikel, wie das Modell Time-Aware LSTM (TA-LSTM) es erm\u00f6glicht, die Ergebnisse der Nutzer mit hoher Genauigkeit vorherzusagen, selbst wenn ihre Daten unregelm\u00e4\u00dfig 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