DeepAR, một thuật toán dự báo dựa trên deep learning, mang lại một số lợi ích cho việc dự báo theo thời gian thực:
1. Dự báo xác suất:
- Định lượng độ không chắc chắn: DeepAR cung cấp phân bố xác suất theo các giá trị trong tương lai, cho phép người ra quyết định đánh giá phạm vi kết quả có thể xảy ra và đưa ra quyết định sáng suốt hơn[1] [2] [3].
2. Xử lý các phụ thuộc phức tạp:
- Kiến trúc tự hồi quy: DeepAR sử dụng kiến trúc mạng nơ-ron tự hồi quy, giúp nắm bắt các phần phụ thuộc phức tạp trong dữ liệu chuỗi thời gian, giúp nó xử lý thành thạo các mô hình và xu hướng phức tạp[2] [3].
3. Kết hợp các tính năng phân loại:
- Phần nhúng: DeepAR có thể kết hợp liền mạch thông tin từ các tính năng phân loại được liên kết với dữ liệu chuỗi thời gian thông qua việc sử dụng các phần nhúng, nâng cao khả năng của mô hình trong việc phân biệt các mẫu và mối quan hệ trong dữ liệu[2].
4. Cơ chế chú ý tạm thời:
- Trọng số động: Cơ chế chú ý theo thời gian cho phép mô hình cân nhắc linh hoạt tầm quan trọng của các điểm thời gian khác nhau trong dữ liệu lịch sử, điều chỉnh mức độ chú ý dựa trên các mẫu có trong dữ liệu[2].
5. Đào tạo với tổn thất lượng tử:
- Khoảng dự đoán: DeepAR được đào tạo bằng cách sử dụng phương pháp xác suất giúp giảm thiểu tổn thất lượng tử, tạo ra các khoảng dự đoán thể hiện phạm vi giá trị có thể có trong tương lai với mức độ tin cậy liên quan[2].
6. Xử lý nhiều chuỗi thời gian:
- Khả năng mở rộng: DeepAR đặc biệt phù hợp với các tình huống cần dự báo đồng thời nhiều chuỗi thời gian liên quan, khiến nó trở thành một công cụ có giá trị trong nhiều lĩnh vực khác nhau như tài chính, thương mại điện tử và quản lý chuỗi cung ứng[2][3 ].
7. Tích hợp với Nền tảng đám mây:
- Dễ sử dụng: DeepAR được tích hợp vào các nền tảng đám mây lớn như AWS, Google Cloud và Azure, giúp các nhà khoa học dữ liệu và người thực hành ML dễ dàng truy cập và sử dụng nó[3].
8. Khả năng diễn giải mô hình được cải thiện:
- Hiểu về mô hình: Mặc dù bản chất 'hộp đen' của DeepAR có thể là mối lo ngại nhưng những nỗ lực nhằm tăng khả năng diễn giải của mô hình sẽ nâng cao độ tin cậy và khả năng sử dụng, đặc biệt là trong các ứng dụng quan trọng như chăm sóc sức khỏe và tài chính[3].
9. Thích ứng với các điều kiện thay đổi nhanh chóng:
- Xử lý dữ liệu động: Các mô hình DeepAR có thể gặp khó khăn trong việc thích ứng nhanh chóng với những thay đổi đột ngột, không lường trước được trong mẫu dữ liệu. Đây là một thách thức chung trong các tình huống thực tế. Sự phát triển trong tương lai nhằm mục đích giải quyết hạn chế này [3].
10. Hiệu quả dữ liệu nâng cao:
- Tối ưu hóa dự báo: Phát triển các phương pháp tối ưu hóa dự báo với dữ liệu hạn chế hoặc nâng cao kỹ thuật tăng cường dữ liệu có thể cải thiện đáng kể hiệu quả của các mô hình DeepAR[3].
Những ưu điểm này khiến DeepAR trở thành một công cụ mạnh mẽ để dự báo theo thời gian thực, đặc biệt trong các tình huống cần dự báo đồng thời nhiều chuỗi thời gian và trong đó việc định lượng độ không chắc chắn là rất quan trọng.
Trích dẫn:[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