DeepAR, sügav õppimispõhine prognoosimisalgoritm, pakub reaalajas prognoosimiseks mitmeid eeliseid.
1. Tõenäosuslik prognoos:
- Ebakindluse kvantifitseerimine: DeepAR pakub tõenäosusjaotust tulevaste väärtuste vahel, võimaldades otsustajatel hinnata võimalike tulemuste ulatust ja teha teadlikumaid otsuseid[1][2][3].
2. Keeruliste sõltuvuste käsitlemine:
- Autoregressiivne arhitektuur: DeepAR kasutab autoregressiivset närvivõrgu arhitektuuri, mis tabab aegridade andmetes keerulisi sõltuvusi, muutes selle keerukate mustrite ja suundumuste käsitlemiseks vilunud[2][3].
3. Kategooriliste funktsioonide kaasamine:
- Manustused: DeepAR suudab sujuvalt kaasata teavet aegridade andmetega seotud kategoorilistest tunnustest, kasutades manustamist, parandades mudeli võimet tuvastada andmete sees mustreid ja seoseid[2].
4. Ajaline tähelepanumehhanism:
- Dünaamilised kaalud: ajalise tähelepanu mehhanism võimaldab mudelil dünaamiliselt kaaluda erinevate ajapunktide tähtsust ajaloolistes andmetes, kohandades oma tähelepanu andmetes esinevate mustrite alusel[2].
5. Kvantiilse kaotusega koolitus:
- Prognoosimisintervallid: DeepAR-i treenimisel kasutatakse tõenäosuslikku lähenemist, mis minimeerib kvantiilikadu, genereerides ennustusintervalle, mis esindavad võimalike tulevaste väärtuste vahemikku koos nendega seotud usaldustasemetega[2].
6. Mitme aegseeria käsitlemine:
- Skaleeritavus: DeepAR sobib eriti hästi stsenaariumide jaoks, kus korraga on vaja prognoosida mitut seotud aegrida, mistõttu on see väärtuslik tööriist erinevates valdkondades, nagu rahandus, e-kaubandus ja tarneahela juhtimine[2][3 ].
7. Integreerimine pilveplatvormidega:
- Kasutuslihtsus: DeepAR on integreeritud suurematesse pilveplatvormidesse, nagu AWS, Google Cloud ja Azure, muutes selle andmeteadlastele ja ML-praktikutele hõlpsasti juurdepääsetavaks ja kasutatavaks[3].
8. Parem mudeli tõlgendatavus:
- Mudelist arusaamine: kuigi DeepAR-i "musta kasti" olemus võib olla murettekitav, suurendaks mudeli tõlgendatavuse suurendamine usaldust ja kasutatavust, eriti kriitilistes rakendustes, nagu tervishoid ja rahandus[3].
9. Kohanemine kiiresti muutuvate tingimustega:
- Dünaamiline andmetöötlus: DeepAR-i mudelitel võib olla raskusi kiire kohanemisega andmemustrite äkiliste ja ettenägematute muutustega, mis on reaalsetes stsenaariumides tavaline väljakutse. Edasise arengu eesmärk on seda piirangut käsitleda[3].
10. Täiustatud andmetõhusus:
- Prognooside optimeerimine: piiratud andmetega prognooside optimeerimise meetodite väljatöötamine või andmete suurendamise tehnikate täiustamine võib märkimisväärselt parandada DeepAR-mudelite[3] tõhusust.
Need eelised muudavad DeepARi võimsaks reaalajas prognoosimise tööriistaks, eriti stsenaariumide puhul, kus on vaja prognoosida mitut aegrida samaaegselt ja kus määramatuse kvantifitseerimine on ülioluline.
Tsitaadid:[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