DeepAR, algoritma perkiraan berbasis pembelajaran mendalam, menawarkan beberapa keuntungan untuk perkiraan waktu nyata:
1. Perkiraan Probabilistik:
- Kuantifikasi Ketidakpastian: DeepAR memberikan distribusi probabilitas atas nilai-nilai masa depan, memungkinkan pengambil keputusan menilai berbagai kemungkinan hasil dan membuat keputusan yang lebih tepat[1][2][3].
2. Menangani Ketergantungan Kompleks:
- Arsitektur Autoregresif: DeepAR menggunakan arsitektur jaringan saraf autoregresif, yang menangkap ketergantungan kompleks dalam data deret waktu, sehingga mahir dalam menangani pola dan tren yang rumit[2][3].
3. Menggabungkan Fitur Kategorikal:
- Sematan: DeepAR dapat dengan mulus menggabungkan informasi dari fitur kategorikal yang terkait dengan data deret waktu melalui penggunaan penyematan, sehingga meningkatkan kemampuan model untuk membedakan pola dan hubungan dalam data[2].
4. Mekanisme Perhatian Sementara:
- Bobot Dinamis: Mekanisme perhatian temporal memungkinkan model untuk secara dinamis mempertimbangkan pentingnya titik waktu yang berbeda dalam data historis, menyesuaikan perhatiannya berdasarkan pola yang ada dalam data[2].
5. Latihan dengan Kerugian Kuantil:
- Interval Prediksi: DeepAR dilatih menggunakan pendekatan probabilistik yang meminimalkan kerugian kuantil, menghasilkan interval prediksi yang mewakili rentang kemungkinan nilai masa depan dengan tingkat kepercayaan terkait[2].
6. Menangani Beberapa Rangkaian Waktu:
- Skalabilitas: DeepAR sangat cocok untuk skenario di mana beberapa rangkaian waktu terkait perlu diperkirakan secara bersamaan, menjadikannya alat yang berharga di berbagai domain seperti keuangan, e-commerce, dan manajemen rantai pasokan[2][3 ].
7. Integrasi dengan Platform Cloud:
- Kemudahan Penggunaan: DeepAR terintegrasi ke dalam platform cloud utama seperti AWS, Google Cloud, dan Azure, sehingga mudah diakses dan digunakan oleh data scientist dan praktisi ML[3].
8. Peningkatan Interpretabilitas Model:
- Memahami Model: Meskipun sifat 'kotak hitam' DeepAR dapat menjadi perhatian, upaya untuk meningkatkan interpretasi model akan meningkatkan kepercayaan dan kegunaan, khususnya dalam aplikasi penting seperti layanan kesehatan dan keuangan[3].
9. Adaptasi terhadap Kondisi yang Berubah dengan Cepat:
- Penanganan Data Dinamis: Model DeepAR mungkin kesulitan beradaptasi dengan cepat terhadap perubahan pola data yang tiba-tiba dan tidak terduga, yang merupakan tantangan umum dalam skenario dunia nyata. Perkembangan di masa depan bertujuan untuk mengatasi keterbatasan ini [3].
10. Peningkatan Efisiensi Data:
- Mengoptimalkan Perkiraan: Mengembangkan metode untuk mengoptimalkan perkiraan dengan data terbatas atau meningkatkan teknik augmentasi data dapat meningkatkan efisiensi model DeepAR secara signifikan[3].
Keunggulan ini menjadikan DeepAR alat yang ampuh untuk peramalan real-time, khususnya dalam skenario di mana beberapa rangkaian waktu perlu diperkirakan secara bersamaan dan ketika kuantifikasi ketidakpastian sangat penting.
Kutipan:[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