DeepAR, алгоритм прогнозування на основі глибокого навчання, пропонує кілька переваг для прогнозування в реальному часі:
1. Імовірнісне прогнозування:
- Кількісна оцінка невизначеності: DeepAR забезпечує розподіл ймовірностей за майбутніми значеннями, дозволяючи особам, які приймають рішення, оцінювати діапазон можливих результатів і приймати більш обґрунтовані рішення[1][2][3].
2. Обробка складних залежностей:
- Авторегресивна архітектура: DeepAR використовує авторегресивну нейронну мережеву архітектуру, яка фіксує складні залежності в межах даних часового ряду, що робить його вправним у обробці складних моделей і тенденцій[2][3].
3. Включення категорійних ознак:
- Вбудовування: DeepAR може плавно включати інформацію з категоріальних ознак, пов’язаних із даними часових рядів, за допомогою вбудовування, покращуючи здатність моделі розпізнавати закономірності та зв’язки в даних[2].
4. Тимчасовий механізм уваги:
- Динамічні ваги: механізм тимчасової уваги дозволяє моделі динамічно зважувати важливість різних моментів часу в історичних даних, адаптуючи свою увагу на основі шаблонів, присутніх у даних[2].
5. Тренування з квантильною втратою:
- Інтервали прогнозування: DeepAR навчається з використанням ймовірнісного підходу, який мінімізує втрату квантилів, генеруючи інтервали прогнозування, які представляють діапазон можливих майбутніх значень із пов’язаними рівнями довіри[2].
6. Обробка кількох часових рядів:
- Масштабованість: DeepAR особливо добре підходить для сценаріїв, коли потрібно прогнозувати кілька пов’язаних часових рядів одночасно, що робить його цінним інструментом у різних сферах, як-от фінанси, електронна комерція та управління ланцюгом поставок[2][3]. ].
7. Інтеграція з хмарними платформами:
- Простота у використанні: DeepAR інтегровано в такі основні хмарні платформи, як AWS, Google Cloud і Azure, що робить його легкодоступним і зручним для вчених з обробки даних і практиків ML[3].
8. Покращена інтерпретація моделі:
- Розуміння моделі: хоча природа «чорної скриньки» DeepAR може викликати занепокоєння, спроби покращити інтерпретабельність моделі підвищать довіру та зручність використання, особливо в таких критичних програмах, як охорона здоров’я та фінанси[3].
9. Адаптація до умов, що швидко змінюються:
- Динамічна обробка даних: моделям DeepAR може бути важко швидко адаптуватися до раптових, непередбачених змін у шаблонах даних, що є типовою проблемою в реальних сценаріях. Подальші розробки спрямовані на усунення цього обмеження[3].
10. Підвищена ефективність даних:
- Оптимізація прогнозів: розробка методів оптимізації прогнозів з обмеженими даними або вдосконалення методів збільшення даних може значно підвищити ефективність моделей DeepAR[3].
Ці переваги роблять DeepAR потужним інструментом для прогнозування в реальному часі, особливо в сценаріях, де потрібно прогнозувати кілька часових рядів одночасно і де кількісне визначення невизначеності є вирішальним.
цитати:[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