Deepar (Deep Autoregression) هي خوارزمية للتنبؤ الاحتمالية الحديثة المصممة لبيانات السلاسل الزمنية ، التي طورتها Amazon وتستخدم على نطاق واسع لتطبيقات التنبؤ في الوقت الفعلي. تتجذر مزايا Deepar للتنبؤ في الوقت الفعلي في بنية التعلم العميق ، والإخراج الاحتمالي ، وقابلية التوسع ، والقدرة على الاستفادة من المعلومات عبر سلسلة زمنية متعددة. فيما يلي تفصيل واسع النطاق حول فوائد Deepar الرئيسية للتنبؤ في الوقت الفعلي:
يوفر Deepar إطارًا احتماليًا للتنبؤ ، حيث يتم إعطاء التنبؤات كتوزيع احتمال كامل على القيم المستقبلية بدلاً من تقديرات النقطة الواحدة. يتيح ذلك لقرار القرار تقييم نطاق النتائج المحتملة مع فترات الثقة المرتبطة بها ، ودعم إدارة المخاطر الأفضل والقرارات الأكثر استنارة. على سبيل المثال ، يمكن لتجار التجزئة تحسين مستويات المخزون من خلال فهم عدم اليقين في الطلب ، ويمكن للمحللين الماليين تقييم مخاطر المحفظة بشكل أفضل بناءً على توزيعات التنبؤ بدلاً من تنبؤات النقطة وحدها.
الميزة الأساسية لـ Deepar هي بنية الشبكة العصبية التلقائية ، حيث تعتمد التوقعات لكل خطوة زمنية على الملاحظات التاريخية وكذلك تنبؤاتها السابقة. يسمح هذا للنموذج بالتقاط تبعيات زمنية معقدة وغير خطي داخل السلسلة الزمنية ، مما يتيح له التكيف مع أنماط معقدة مثل الموسمية والاتجاهات والتغييرات المفاجئة. على عكس النماذج الكلاسيكية مثل ARIMA التي تفترض العلاقات الخطية وغالبًا ما تتطلب نماذج منفصلة لكل سلسلة ، يتعلم Deepar نموذجًا عالميًا ينطبق عبر العديد من السلاسل الزمنية ذات الصلة.
يتفوق Deepar في التعلم من سلسلة زمنية متعددة ذات صلة في وقت واحد. بدلاً من تركيب النماذج الفردية لكل سلسلة ، يدرب نموذجًا واحدًا مشتركًا على مئات أو آلاف التسلسلات ذات الصلة. يتيح نهج التعلم المشترك هذا أن يلتقط Deepar الديناميات الأساسية المشتركة عبر السلسلة ، مما يؤدي إلى تحسين دقة التنبؤ خاصة بالنسبة للسلسلة ذات البيانات التاريخية المحدودة. تعالج هذه القدرة أيضًا مشكلة البدء البارد ، مما يتيح التوقعات لسلسلة جديدة أو متناثرة من خلال نقل المعرفة المستفادة من سلسلة مماثلة.
يدمج النموذج أيضًا بشكل فعال المتغيرات المشتركة الخارجية والميزات الفئوية التي تؤثر على سلوك السلاسل الزمنية. من خلال تضمين المتغيرات الفئوية في مساحات متجه مستمر واستخدام المتغيرات المشتركة المعتمدة على الوقت ، يمكن أن يعامل Deepar في معلومات إضافية مثل الأحداث الترويجية أو فئات المنتجات أو الظروف الجوية أو العطلات. هذا يعزز قدرته على تصميم سياق البيانات ويحسن دقة التنبؤ في التطبيقات في الوقت الفعلي حيث تتغير الظروف الأساسية.
توظف Deepar آلية اهتمام زمنية تزن بشكل ديناميكي أهمية نقاط زمنية مختلفة في الماضي عند إجراء التنبؤات. يساعد هذا التركيز الانتقائي على نقاط البيانات التاريخية ذات الصلة في التقاط تبعيات طويلة المدى وأنماط مختلفة دون أن تغمرها الضوضاء أو البيانات غير ذات الصلة. إنه يساهم في قدرة النموذج على التكيف بسرعة مع معلومات جديدة في سيناريوهات التنبؤ في الوقت الفعلي.
فائدة رئيسية أخرى هي استخدام طرق أخذ العينات مونت كارلو أثناء الاستدلال ، والتي تولد مسارات متعددة من عينة من توزيع الاحتمالات المستفادة. يوفر هذا فهمًا غنيًا لعدم اليقين المتوقع ويسمح للمستخدمين بتقدير الكميات المختلفة ، وتعزيز قدرات صنع القرار من خلال توفير التوقعات المتوسطة فحسب ، بل أيضًا فترات التنبؤ ومخاطر الذيل.
إن قابلية التوسع وأتمتة Deepar تجعلها عملية للغاية للتطبيقات في الوقت الفعلي. يمكنه التعامل بكفاءة مع مجموعات بيانات واسعة النطاق مع آلاف السلاسل الزمنية ، وأتمتة اختيار الميزات وعملية تدريب النماذج دون ضبط يدوي واسع النطاق. هذا يقلل من الجهد والوقت اللازم للتنبؤ بتطوير وصيانة نموذج ، مما يجعله مناسبًا للبيئات الديناميكية مثل البيع بالتجزئة أو التمويل أو إنترنت الأشياء حيث تكون التنبؤات في الوقت الفعلي أمرًا بالغ الأهمية.
تم تصميم الخوارزمية للتعامل مع أطوال السلاسل الزمنية المتنوعة والبيانات المفقودة بشكل قوي ، وتستوعب مجموعات البيانات في العالم الحقيقي والتي غالباً ما تكون غير منتظمة أو غير مكتملة. من خلال أخذ أخذ العينات بشكل عشوائي ونوافذ التنبؤ أثناء التدريب وتشمل تلقائيًا ، بما في ذلك القيم المتأخرة ، فإنه يلتقط الموسمية والتبعيات حتى عندما تختلف جودة البيانات ، وهو أمر شائع في التدفقات في الوقت الفعلي.
يتفوق Deepar على أساليب التنبؤ الكلاسيكية مثل ARIMA والتنعيم الأسي في دراسات قياس متعددة عبر الصناعات المختلفة. من خلال الاستفادة من قوة الشبكات العصبية المتكررة (RNNs) والتعلم العميق ، فإنه يحقق انخفاضًا بنسبة تصل إلى 50 ٪ في معدلات خطأ التنبؤ بالمقارنة مع خطوط الأساس ، مما يوفر دقة وموثوقية متوقعة للتوقعات في الوقت الفعلي.
لتلخيص ، تشمل مزايا Deepar للتنبؤ في الوقت الفعلي:
- الإخراج الاحتمالي مع فترات التنبؤ لتقييم أفضل للمخاطر وصنع القرار.
- Autoregressed RNN Architecture التقاط الأنماط الزمنية المعقدة والديناميات غير الخطية.
- التعلم عبر سلسلة متعددة ذات صلة تحسين الدقة وحل مشاكل البدء البارد.
- تكامل المتغيرات الخارجية والتضمينات الفئوية للتنبؤات السياقية.
- استخدام الاهتمام الزمني للتركيز التكيفي على البيانات التاريخية ذات الصلة.
- Monte Carlo أخذ العينات لتقدير عدم اليقين الغني.
-قابلة للتطوير للغاية وآلي ، ومناسبة لمجموعات البيانات واسعة النطاق وسريعة التغير.
- معالجة قوية للبيانات المفقودة وسلسلة الطول المتغيرة.
- أظهرت دقة فائقة على أساليب التنبؤ الكلاسيكية.