Deepar, algoritma pembelajaran yang diawasi untuk memperkirakan seri waktu skalar menggunakan jaringan saraf berulang, terutama ditawarkan oleh Amazon melalui platform AI Sagemaker. Algoritma ini unggul ketika diterapkan pada dataset yang terdiri dari banyak seri waktu terkait, memanfaatkan model tunggal yang dilatih di seluruh seri ini untuk mengungguli metode tradisional seperti ARIMA atau perataan eksponensial. Ini dapat digunakan untuk menghasilkan perkiraan untuk deret waktu baru yang berbagi kesamaan dengan data pelatihan, dan mendukung fitur kategori statis opsional dan fitur yang bergantung pada waktu yang dinamis untuk pemodelan yang lebih bernuansa. Sagemaker AI memungkinkan pelatihan model Deepar pada instance CPU dan GPU, meskipun inferensi hanya mendukung instance CPU. Model dapat ditingkatkan pada instance atau cluster yang lebih besar untuk menangani kumpulan data yang kompleks atau besar secara efisien.
Mengenai penggunaan Deepar dengan layanan cloud di luar AWS, seperti Google Cloud atau Microsoft Azure, tidak ada layanan langsung yang dicap sebagai Deepar pada platform ini yang mirip dengan penawaran AWS Sagemaker AI. Namun, ekosistem cloud Google melibatkan pembelajaran mesin yang luas dan alat pemrosesan data yang berpotensi dapat mengimplementasikan model yang mirip dengan Deepar melalui perkembangan khusus. Misalnya, Google Cloud Platform (GCP) menawarkan integrasi dengan TensorFlow, kerangka pembelajaran mesin open-source yang populer untuk model pembelajaran mendalam seperti jaringan saraf berulang. TensorFlow dapat digunakan untuk menciptakan kembali model peramalan seperti Deepar, memanfaatkan AI GCP dan layanan pembelajaran mesin seperti platform AI, BigQuery ML, atau pipa kustom yang diatur melalui DataFlow atau Vertex AI.
Microsoft Azure juga menyediakan rangkaian luas AI dan layanan pembelajaran mesin yang mendukung jaringan saraf berulang dan peramalan seri waktu. Azure Machine Learning memungkinkan pengguna untuk mengembangkan model khusus menggunakan kerangka kerja seperti TensorFlow atau Pytorch, memungkinkan konstruksi model yang setara dengan Deepar. Ekosistem AI Azure dapat berintegrasi dengan layanan penyimpanan dan pemrosesan data seperti Azure Synapse Analytics dan Azure DataBricks untuk manajemen data, persiapan, dan peramalan seri waktu yang komprehensif. Skalabilitas dan dukungan cloud hybrid Azure memfasilitasi penyebaran model -model tersebut di lingkungan perusahaan yang beragam.
Deepar secara inheren adalah pendekatan penelitian dan implementasi yang diterbitkan dan dioperasionalkan oleh Amazon tetapi bukan teknologi berpemilik yang terbatas pada AWS. Model arsitektur dan prinsip pelatihan cukup terbuka untuk replikasi pada platform cloud lain dengan keahlian dan sumber daya yang tepat. Infrastruktur pembelajaran mesin Google, termasuk TensorFlow dan TPU Resources, dapat memberi daya pada model autoregresif mendalam yang sama untuk peramalan deret waktu, sementara Microsoft Azure menawarkan layanan dasar untuk membangun, melatih, dan menyebarkan model -model tersebut dalam ekosistemnya. Dengan demikian, meskipun tidak ada layanan deepar di luar kotak di luar AWS Sagemaker, baik Google Cloud dan Microsoft Azure menawarkan komponen yang diperlukan untuk mengimplementasikan alur kerja seperti Deepar yang dirancang untuk kebutuhan peramalan tertentu.
Lebih lanjut, penelitian di sekitar Deepar mencakup kerangka kerja eksekusi hibrida yang memanfaatkan edge, perangkat, dan lapisan komputasi awan. Kerangka kerja ini mempertimbangkan partisi eksekusi jaringan saraf di seluruh perangkat dan sumber daya cloud untuk mengoptimalkan kinerja, memungkinkan integrasi di lingkungan cloud multi-cloud atau hybrid. Pendekatan semacam itu cocok dengan kemampuan yang dapat diskalakan dan terdistribusi baik Google Cloud dan Microsoft Azure, terutama untuk aplikasi edge-to-cloud dalam IoT industri atau skenario seluler.
Sebagai kesimpulan, Deepar sebagai layanan merek dagang atau kemasan saat ini tersedia langsung di AWS Sagemaker AI. Namun, metodologi peramalan autoregresif mendasar yang mendasarinya dapat diimplementasikan menggunakan layanan pembelajaran mesin Google Cloud atau Microsoft Azure dengan membangun model khusus, memanfaatkan TensorFlow atau kerangka kerja pembelajaran mendalam lainnya, dan menggunakan data penyedia cloud dan infrastruktur AI ini. Pendekatan ini membutuhkan keahlian rekayasa ML tetapi menawarkan fleksibilitas penuh dan kemungkinan integrasi di lingkungan cloud tersebut, mendukung solusi peramalan seri waktu yang canggih yang mirip dengan Deepar.
Referensi yang digunakan:- Dokumentasi dan detail algoritma Amazon Sagemaker Deepar
- AI cloud Google dan kemampuan layanan pembelajaran mesin dan pola integrasi
- Perbandingan dan informasi tentang layanan AI platform cloud termasuk Azure
- Literatur penelitian yang menggambarkan metodologi deepar dan kerangka kerja eksekusi cloud hybrid