Deepar (Deep Autoregreass)는 아마존에서 개발하고 실시간 예측 애플리케이션에 널리 사용되는 시계열 데이터 용으로 설계된 최첨단 확률 론적 예측 알고리즘입니다. 실시간 예측을위한 Deepar의 장점은 딥 러닝 아키텍처, 확률 론적 출력, 확장 성 및 여러 시점에서 정보를 활용할 수있는 능력에 뿌리를두고 있습니다. 아래는 실시간 예측에 대한 Deepar의 주요 이점에 대한 광범위한 정교화입니다.
Deepar는 확률 론적 예측 프레임 워크를 제공하며, 여기서 예측은 단일 포인트 추정 대신 미래 값에 비해 전체 확률 분포로 제공됩니다. 이를 통해 의사 결정자는 관련 신뢰 구간으로 가능한 결과의 범위를 평가하여 더 나은 위험 관리 및보다 정보에 입각 한 의사 결정을 지원할 수 있습니다. 예를 들어, 소매 업체는 수요 불확실성을 이해하여 재고 수준을 최적화 할 수 있으며, 재무 분석가는 포인트 예측보다는 예측 분포를 기반으로 포트폴리오 위험을 더 잘 평가할 수 있습니다.
Deepar의 주요 장점은 자동 회귀 신경 네트워크 아키텍처로, 각 시간 단계에 대한 예측은 과거의 예측뿐만 아니라 과거의 예측에 의존합니다. 이를 통해 모델은 시계열 내에서 복잡하고 비선형 시간 종속성을 캡처 할 수 있으므로 계절성, 트렌드 및 갑작스런 변화와 같은 복잡한 패턴에 적응할 수 있습니다. Deepar는 선형 관계를 가정하고 종종 각 시리즈마다 별도의 모델이 필요한 Arima와 같은 고전적인 모델과 달리 많은 관련 시계열에서 적용 가능한 글로벌 모델을 배웁니다.
Deepar는 여러 관련 시계열에서 동시에 학습하는 데 탁월합니다. 개별 모델을 각 시리즈에 맞추는 대신 수백 또는 수천 개의 관련 시퀀스에서 단일 모델을 공동으로 훈련시킵니다. 이 공동 학습 접근 방식을 통해 Deepar는 시리즈 전체에서 공유 된 기본 역학을 캡처하여 특히 역사적 데이터가 제한된 시리즈의 예측 정확도를 향상시킬 수 있습니다. 이 기능은 또한 콜드 스타트 문제를 해결하여 유사한 시리즈에서 학습 된 지식을 전송하여 새로운 또는 스파 스 시리즈에 대한 예측을 가능하게합니다.
이 모델은 또한 시계열 동작에 영향을 미치는 외부 공변량 및 범주 형 기능을 효과적으로 통합합니다. Deepar는 범주 형 변수를 연속 벡터 공간에 포함시키고 동적 시간 의존적 공변량을 사용하여 홍보 이벤트, 제품 범주, 기상 조건 또는 휴일과 같은 추가 정보를 고려할 수 있습니다. 이는 데이터 컨텍스트를 모델링하는 능력을 향상시키고 기본 조건이 변하는 실시간 응용 프로그램에서 예측 정밀도를 향상시킵니다.
Deepar는 예측을 할 때 과거에 다른 시점의 중요성을 동적으로 평가하는 시간적주의 메커니즘을 사용합니다. 관련 과거 데이터 포인트에 대한 이러한 선택적 초점은 소음이나 관련없는 데이터에 압도되지 않고 장거리 종속성과 다양한 패턴을 캡처하는 데 도움이됩니다. 실시간 예측 시나리오에서 새로운 정보에 빠르게 적응할 수있는 모델의 능력에 기여합니다.
또 다른 주요 이점은 추론 중 Monte Carlo 샘플링 방법을 사용하는 것입니다. 이를 통해 예측 불확실성에 대한 풍부한 이해를 제공하고 사용자가 다양한 양자를 추정하여 중간 예측뿐만 아니라 예측 간격 및 꼬리 위험을 제공함으로써 의사 결정 기능을 향상시킬 수 있습니다.
Deepar의 확장 성과 자동화는 실시간 응용 프로그램에 매우 실용적입니다. 수천 개의 시계열로 대규모 데이터 세트를 효율적으로 처리하여 광범위한 수동 튜닝없이 기능 선택 및 모델 교육 프로세스를 자동화 할 수 있습니다. 이를 통해 모델 개발 및 유지 보수를 예측하는 데 필요한 노력과 시간이 줄어들어 실시간 예측이 중요한 소매, 금융 또는 IoT와 같은 동적 환경에 적합합니다.
이 알고리즘은 다양한 시계열 길이와 누락 된 데이터를 강력하게 처리하도록 설계되어 종종 불규칙하거나 불완전한 실제 데이터 세트를 수용합니다. 교육 중 컨텍스트 및 예측 창을 무작위로 샘플링하고 지연된 값을 자동으로 포함하여 데이터 품질이 다양해도 계절성 및 종속성을 캡처하여 실시간 스트림에서 일반적입니다.
Deepar는 다양한 산업의 여러 벤치마킹 연구에서 Arima 및 지수 스무딩과 같은 고전적인 예측 방법을 능가합니다. 반복 신경 네트워크 (RNN)와 딥 러닝의 힘을 활용함으로써 기준선에 비해 예측 오류율이 최대 50% 감소하여 실시간 애플리케이션에 대한 우수한 예측 정확도와 신뢰성을 제공합니다.
요약하면, 실시간 예측을위한 Deepar의 장점은 다음과 같습니다.
- 더 나은 위험 평가 및 의사 결정을위한 예측 간격을 가진 확률 적 출력.
- 복잡한 시간적 패턴과 비선형 역학을 포착하는자가 회귀 RNN 아키텍처.
- 여러 관련 시리즈에서 학습 정확도를 향상시키고 콜드 스타트 문제를 해결합니다.
- 상황에 맞는 예측을위한 외부 공변량 및 범주 적 임베드의 통합.
- 관련 역사적 데이터에 적응 적 초점을 맞추기위한 시간적주의 사용.
- 풍부한 불확실성 정량화를위한 Monte Carlo 샘플링.
-확장 가능하고 자동화되어 대규모 및 빠르게 변화하는 데이터 세트에 적합합니다.
- 누락 된 데이터 및 가변 길이 시리즈의 강력한 처리.
- 고전적인 예측 방법에 비해 우수한 정확도가 입증되었습니다.