DeepAR, un algoritmo di previsione basato sul deep learning, offre numerosi vantaggi per le previsioni in tempo reale:
1. Previsione probabilistica:
- Quantificazione dell'incertezza: DeepAR fornisce una distribuzione di probabilità sui valori futuri, consentendo ai decisori di valutare la gamma di possibili risultati e prendere decisioni più informate[1][2][3].
2. Gestione delle dipendenze complesse:
- Architettura autoregressiva: DeepAR utilizza un'architettura di rete neurale autoregressiva, che cattura dipendenze complesse all'interno dei dati delle serie temporali, rendendolo abile nella gestione di modelli e tendenze complessi[2][3].
3. Incorporamento di caratteristiche categoriche:
- Embedding: DeepAR può incorporare perfettamente informazioni provenienti da caratteristiche categoriche associate a dati di serie temporali attraverso l'uso di incorporamenti, migliorando la capacità del modello di discernere modelli e relazioni all'interno dei dati[2].
4. Meccanismo di attenzione temporale:
- Pesi dinamici: il meccanismo di attenzione temporale consente al modello di soppesare dinamicamente l'importanza di diversi punti temporali nei dati storici, adattando la sua attenzione in base ai modelli presenti nei dati[2].
5. Allenamento con perdita quantilica:
- Intervalli di previsione: DeepAR viene addestrato utilizzando un approccio probabilistico che riduce al minimo la perdita quantilica, generando intervalli di previsione che rappresentano l'intervallo di possibili valori futuri con livelli di confidenza associati[2].
6. Gestione di più serie temporali:
- Scalabilità: DeepAR è particolarmente adatto per scenari in cui è necessario prevedere contemporaneamente più serie temporali correlate, rendendolo uno strumento prezioso in vari settori come la finanza, l'e-commerce e la gestione della catena di fornitura[2][3 ].
7. Integrazione con piattaforme cloud:
- Facilità d'uso: DeepAR è integrato nelle principali piattaforme cloud come AWS, Google Cloud e Azure, rendendolo facilmente accessibile e utilizzabile da data scientist e professionisti del machine learning[3].
8. Interpretabilità del modello migliorata:
- Comprensione del modello: sebbene la natura di "scatola nera" di DeepAR possa essere preoccupante, gli sforzi per aumentare l'interpretabilità del modello migliorerebbero la fiducia e l'usabilità, in particolare in applicazioni critiche come la sanità e la finanza[3].
9. Adattamento a condizioni in rapido cambiamento:
- Gestione dinamica dei dati: i modelli DeepAR potrebbero avere difficoltà ad adattarsi rapidamente a cambiamenti improvvisi e imprevisti nei modelli di dati, che rappresenta una sfida comune negli scenari del mondo reale. Gli sviluppi futuri mirano a superare questa limitazione[3].
10. Migliore efficienza dei dati:
- Ottimizzazione delle previsioni: lo sviluppo di metodi per ottimizzare le previsioni con dati limitati o il miglioramento delle tecniche di aumento dei dati potrebbe migliorare significativamente l'efficienza dei modelli DeepAR[3].
Questi vantaggi rendono DeepAR un potente strumento per le previsioni in tempo reale, in particolare negli scenari in cui è necessario prevedere più serie temporali contemporaneamente e dove la quantificazione dell’incertezza è cruciale.
Citazioni:[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