DeepAR, een op deep learning gebaseerd voorspellingsalgoritme, biedt verschillende voordelen voor realtime prognoses:
1. Probabilistische prognoses:
- Onzekerheidskwantificering: DeepAR biedt een waarschijnlijkheidsverdeling over toekomstige waarden, waardoor besluitvormers het bereik van mogelijke uitkomsten kunnen beoordelen en beter geïnformeerde beslissingen kunnen nemen[1][2][3].
2. Omgaan met complexe afhankelijkheden:
- Autoregressieve architectuur: DeepAR maakt gebruik van een autoregressieve neurale netwerkarchitectuur, die complexe afhankelijkheden binnen de tijdreeksgegevens vastlegt, waardoor het bedreven is in het omgaan met ingewikkelde patronen en trends[2][3].
3. Met categorische kenmerken:
- Inbedding: DeepAR kan naadloos informatie integreren uit categorische kenmerken die verband houden met tijdreeksgegevens door het gebruik van inbedding, waardoor het vermogen van het model om patronen en relaties binnen de gegevens te onderscheiden wordt vergroot[2].
4. Temporeel aandachtsmechanisme:
- Dynamische gewichten: het temporele aandachtsmechanisme stelt het model in staat om op dynamische wijze het belang van verschillende tijdstippen in de historische gegevens te wegen, waarbij de aandacht wordt aangepast op basis van de patronen die in de gegevens aanwezig zijn[2].
5. Trainen met kwantielverlies:
- Voorspellingsintervallen: DeepAR wordt getraind met behulp van een probabilistische benadering die het kwantielverlies minimaliseert, waardoor voorspellingsintervallen worden gegenereerd die het bereik van mogelijke toekomstige waarden vertegenwoordigen met bijbehorende betrouwbaarheidsniveaus[2].
6. Omgaan met meerdere tijdreeksen:
- Schaalbaarheid: DeepAR is bijzonder geschikt voor scenario's waarin meerdere gerelateerde tijdreeksen tegelijkertijd moeten worden voorspeld, waardoor het een waardevol hulpmiddel is in verschillende domeinen zoals financiën, e-commerce en supply chain management[2][3 ].
7. Integratie met cloudplatforms:
- Gebruiksgemak: DeepAR is geïntegreerd in grote cloudplatforms zoals AWS, Google Cloud en Azure, waardoor het gemakkelijk toegankelijk en bruikbaar is voor datawetenschappers en ML-beoefenaars[3].
8. Verbeterde interpreteerbaarheid van modellen:
- Het model begrijpen: Hoewel het 'black box'-karakter van DeepAR zorgwekkend kan zijn, zouden pogingen om de interpreteerbaarheid van het model te vergroten het vertrouwen en de bruikbaarheid vergroten, vooral in cruciale toepassingen zoals de gezondheidszorg en de financiële wereld[3].
9. Aanpassing aan snel veranderende omstandigheden:
- Dynamische gegevensverwerking: DeepAR-modellen kunnen moeite hebben om zich snel aan te passen aan plotselinge, onvoorziene veranderingen in de gegevenspatronen, wat een veel voorkomende uitdaging is in praktijkscenario's. Toekomstige ontwikkelingen zijn erop gericht deze beperking aan te pakken[3].
10. Verbeterde gegevensefficiëntie:
- Prognoses optimaliseren: het ontwikkelen van methoden om voorspellingen te optimaliseren met beperkte gegevens of het verbeteren van data-augmentatietechnieken zou de efficiëntie van DeepAR-modellen aanzienlijk kunnen verbeteren[3].
Deze voordelen maken DeepAR tot een krachtig hulpmiddel voor realtime voorspellingen, vooral in scenario's waarin meerdere tijdreeksen tegelijkertijd moeten worden voorspeld en waar onzekerheidskwantificering cruciaal is.
Citaties:[1] https://blog.dataiku.com/deep-learning-time-series-forecasting
[2] https://www.geeksforgeeks.org/deepar-forecasting-algorithm/
[3] https://ml4.me/unveiling-the-potential-of-deepar-forecasting-in-machine-learning/
[4] https://towardsdatascience.com/deepar-mastering-time-series-forecasting-with-deep-learning-bc717771ce85
[5] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207019301888