Derin öğrenmeye dayalı bir tahmin algoritması olan DeepAR, gerçek zamanlı tahmin için çeşitli avantajlar sunar:
1. Olasılıksal Tahmin:
- Belirsizlik Ölçümü: DeepAR gelecekteki değerler üzerinde bir olasılık dağılımı sağlayarak karar vericilerin olası sonuç aralığını değerlendirmesine ve daha bilinçli kararlar almasına olanak tanır[1][2][3].
2. Karmaşık Bağımlılıkların Yönetimi:
- Otoregresif Mimari: DeepAR, zaman serisi verileri içindeki karmaşık bağımlılıkları yakalayan, karmaşık kalıpları ve eğilimleri yönetmede ustalaşan bir otoregresif sinir ağı mimarisini kullanır[2] [3].
3. Kategorik Özelliklerin Birleştirilmesi:
- Gömmeler: DeepAR, yerleştirmelerin kullanımı yoluyla zaman serisi verileriyle ilişkili kategorik özelliklerden gelen bilgileri sorunsuz bir şekilde birleştirebilir ve modelin veriler içindeki kalıpları ve ilişkileri ayırt etme yeteneğini geliştirebilir[2].
4. Geçici Dikkat Mekanizması:
- Dinamik Ağırlıklar: Zamansal dikkat mekanizması, modelin geçmiş verilerdeki farklı zaman noktalarının önemini dinamik olarak tartmasını ve dikkatini verilerde mevcut olan kalıplara göre uyarlamasını sağlar[2].
5. Kantili Kayıpla Eğitim:
- Tahmin Aralıkları: DeepAR, nicelik kaybını en aza indiren olasılıksal bir yaklaşım kullanılarak eğitilir ve ilgili güven düzeyleriyle birlikte gelecekteki olası değerlerin aralığını temsil eden tahmin aralıkları oluşturur[2].
6. Birden Fazla Zaman Serisini İşleme:
- Ölçeklenebilirlik: DeepAR, birden fazla ilgili zaman serisinin aynı anda tahmin edilmesinin gerektiği senaryolar için özellikle uygundur; bu da onu finans, e-ticaret ve tedarik zinciri yönetimi gibi çeşitli alanlarda değerli bir araç haline getirir[2][3 ]
7. Bulut Platformlarıyla Entegrasyon:
- Kullanım Kolaylığı: DeepAR, AWS, Google Cloud ve Azure gibi büyük bulut platformlarına entegre olduğundan veri bilimcileri ve makine öğrenimi uygulayıcıları için kolayca erişilebilir ve kullanılabilir hale gelir[3].
8. Geliştirilmiş Model Yorumlanabilirliği:
- Modeli Anlamak: DeepAR'ın 'kara kutu' doğası endişe verici olsa da, modelin yorumlanabilirliğini artırmaya yönelik çabalar, özellikle sağlık ve finans gibi kritik uygulamalarda güveni ve kullanılabilirliği artıracaktır[3].
9. Hızla Değişen Koşullara Uyum:
- Dinamik Veri İşleme: DeepAR modelleri, gerçek dünya senaryolarında sık karşılaşılan bir zorluk olan veri modellerindeki ani, öngörülemeyen değişikliklere hızlı bir şekilde uyum sağlamakta zorlanabilir. Gelecekteki gelişmeler bu sınırlamayı gidermeyi amaçlamaktadır[3].
10. Geliştirilmiş Veri Verimliliği:
- Tahminleri Optimize Etme: Sınırlı verilerle tahminleri optimize etmeye yönelik yöntemler geliştirmek veya veri artırma tekniklerini geliştirmek, DeepAR modellerinin verimliliğini önemli ölçüde artırabilir[3].
Bu avantajlar, DeepAR'ı, özellikle birden fazla zaman serisinin aynı anda tahmin edilmesinin gerektiği ve belirsizlik miktarının belirlenmesinin çok önemli olduğu senaryolarda, gerçek zamanlı tahmin için güçlü bir araç haline getiriyor.
Alıntılar:[1] https://blog.dataiku.com/deep-learning-time-series-forecasting
[2] https://www.geeksforgeeks.org/deepar-forecasting-algorithm/
[3] https://ml4.me/potansiyelin-of-deepar-forecasting-in-machine-learning/ açıklanması/
[4] https://towardsdatascience.com/deepar-mastering-time-series-forecasting-with-deep-learning-bc717771ce85
[5] https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0169207019301888