Deepar (Deep Autoregressive) to najnowocześniejszy probabilistyczny algorytm prognozowania zaprojektowany dla danych szeregów czasowych, opracowany przez Amazon i szeroko stosowany do aplikacji prognozujących w czasie rzeczywistym. Zalety Deepar dla prognozowania w czasie rzeczywistym są zakorzenione w jego architekturze głębokiej uczenia się, probabilistycznej wydajności, skalowalności i zdolności do wykorzystania informacji w wielu szeregach czasowych. Poniżej znajduje się rozległe opracowanie kluczowych korzyści Deepar dla prognozowania w czasie rzeczywistym:
Deepar zapewnia probabilistyczne ramy prognozowania, w których prognozy są podawane jako pełny rozkład prawdopodobieństwa w stosunku do przyszłych wartości zamiast oszacowań jednopunktowych. Pozwala to decydentom ocenić zakres możliwych wyników z powiązanymi przedziałami ufności, wspierając lepsze zarządzanie ryzykiem i bardziej świadome decyzje. Na przykład detaliści mogą optymalizować poziomy zapasów poprzez zrozumienie niepewności popytu, a analitycy finansowi mogą lepiej ocenić ryzyko portfela w oparciu o rozkłady prognozy niż same prognozy punktowe.
Główną zaletą Deepar jest autoregresywna architektura sieci neuronowej, w której prognoza dla każdego etapu zależy od obserwacji historycznych, a także od własnych prognoz w przeszłości. Umożliwia to modelu przechwytywanie złożonych i nieliniowych zależności czasowych w szeregach czasowych, umożliwiając dostosowanie się do skomplikowanych wzorców, takich jak sezonowość, trendy i nagłe zmiany. W przeciwieństwie do klasycznych modeli, takich jak Arima, które zakładają relacje liniowe i często wymagają oddzielnych modeli dla każdej serii, Deepar uczy się globalnego modelu obowiązującego w wielu powiązanych szeregach czasowych.
Deepar wyróżnia się uczeniem się z wielu powiązanych szeregów czasowych jednocześnie. Zamiast dopasować poszczególne modele do każdej serii, trenuje pojedynczy model wspólnie na setkach lub tysięcy powiązanych sekwencji. To wspólne podejście do uczenia się pozwala Deeparowi przechwytywać wspólną dynamikę podstawową w serii, poprawia dokładność prognozy, szczególnie w przypadku serii o ograniczonych danych historycznych. Ta zdolność rozwiązuje również problem z zimnym startem, umożliwiając prognozy dotyczące nowej lub rzadkiej serii poprzez przeniesienie wyuczonej wiedzy z podobnej serii.
Model skutecznie zawiera również zewnętrzne zmienne towarzyszące i cechy kategoryczne, które wpływają na zachowanie szeregów czasowych. Poprzez osadzanie zmiennych kategorycznych w ciągłe przestrzenie wektorowe i stosowanie dynamicznych zmiennych zależnych od czasu, Deepar może uwzględniać dodatkowe informacje, takie jak zdarzenia promocyjne, kategorie produktu, warunki pogodowe lub święta. Zwiększa to jego zdolność do modelowania kontekstu danych i poprawia precyzję prognozy w aplikacjach w czasie rzeczywistym, w których zmieniają się warunki podstawowe.
Deepar stosuje czasowy mechanizm uwagi, który dynamicznie rozważa znaczenie różnych punktów czasowych w przeszłości podczas prognoz. To selektywne skupienie się na odpowiednich historycznych punktach danych pomaga w rejestrowaniu zależności dalekiego zasięgu i różnych wzorcach bez przytłoczenia szumem lub nieistotnymi danymi. Przyczynia się do zdolności modelu do szybkiego dostosowania się do nowych informacji w scenariuszach prognozowania w czasie rzeczywistym.
Kolejną kluczową korzyścią jest zastosowanie metod próbkowania Monte Carlo podczas wnioskowania, które generują wiele ścieżek próbki z wyuczonego rozkładu prawdopodobieństwa. Zapewnia to bogate zrozumienie niepewności prognozy i pozwala użytkownikom oszacować różne kwantyle, zwiększając możliwości decyzyjne poprzez zapewnienie nie tylko mediany prognoz, ale także przedziałów prognozowania i ryzyka ogona.
Skalowalność i automatyzacja Deepara sprawiają, że jest bardzo praktyczna w przypadku aplikacji w czasie rzeczywistym. Może skutecznie obsługiwać duże zestawy danych z tysiącami szeregów czasowych, automatyzując proces wyboru funkcji i treningu modelu bez obszernego ręcznego strojenia. Zmniejsza to wysiłek i czas potrzebny do prognozowania opracowywania i konserwacji modeli, co czyni go odpowiednim dla dynamicznych środowisk, takich jak detaliczna, finansowa lub IoT, w których prognozy w czasie rzeczywistym są krytyczne.
Algorytm został zaprojektowany do obsługi różnorodnych długości szeregów czasowych i niezawodnie brakujących danych, uwzględniając rzeczywiste zestawy danych, które są często nieregularne lub niekompletne. Poprzez losowe próbkowanie kontekstu i przewidywania okna podczas szkolenia i automatycznie włączanie opóźnionych wartości, rejestruje sezonowość i zależności, nawet gdy jakość danych różni się, co jest powszechne w strumieniach w czasie rzeczywistym.
Deepar przewyższa klasyczne metody prognozowania, takie jak ARIMA i wygładzanie wykładnicze w wielu badaniach porównawczych w różnych branżach. Wykorzystując siłę nawracających sieci neuronowych (RNN) i głębokie uczenie się, osiąga do 50% obniżenie poziomu błędów prognozowania w porównaniu do podstawowych, zapewniając doskonałą dokładność prognozowania i niezawodność zastosowań w czasie rzeczywistym.
Podsumowując, zalety Deepar dla prognozowania w czasie rzeczywistym obejmują:
- Probabilistyczna produkcja z odstępami prognozowania w celu lepszej oceny ryzyka i podejmowania decyzji.
- Autoregresyjna architektura RNN przechwytująca złożone wzorce czasowe i dynamikę nieliniową.
- Uczenie się między wieloma powiązanymi seriami poprawia dokładność i rozwiązywanie problemów na zimno.
- Integracja zewnętrznych zmiennych towarzyszących i kategorycznych osadzonych dla prognoz kontekstowych.
- Zastosowanie czasowej uwagi dla adaptacyjnego skupienia się na odpowiednich danych historycznych.
- Pobieranie pobierania próbek Monte Carlo w celu uzyskania kwantyfikacji bogatej niepewności.
-wysoce skalowalny i zautomatyzowany, odpowiedni do dużych i szybko zmieniających się zestawów danych.
- Solidne obsługa brakujących danych i serii o zmiennej długości.
- Wykazano doskonałą dokładność w stosunku do klasycznych metod prognozowania.