Deepar อัลกอริธึมการเรียนรู้ที่ดูแลอยู่สำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลาสเกลาร์โดยใช้เครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นซ้ำโดยอเมซอนนำเสนอเป็นหลักผ่านแพลตฟอร์ม Sagemaker AI อัลกอริทึมนี้ยอดเยี่ยมเมื่อนำไปใช้กับชุดข้อมูลที่ประกอบด้วยอนุกรมเวลาที่เกี่ยวข้องจำนวนมากใช้ประโยชน์จากรุ่นเดียวที่ผ่านการฝึกอบรมในซีรี่ส์เหล่านี้เพื่อให้ได้วิธีการดั้งเดิมเช่น ARIMA หรือการปรับให้เรียบแบบเอ็กซ์โปเนนเชียล มันสามารถใช้ในการสร้างการคาดการณ์สำหรับอนุกรมเวลาใหม่ที่แบ่งปันความคล้ายคลึงกับข้อมูลการฝึกอบรมและรองรับคุณสมบัติเชิงหมวดหมู่คงที่เป็นทางเลือกและคุณสมบัติที่ขึ้นกับเวลาแบบไดนามิกสำหรับการสร้างแบบจำลองที่เหมาะสมยิ่งขึ้น Sagemaker AI อนุญาตให้มีการฝึกอบรมแบบจำลอง Deepar ทั้งในอินสแตนซ์ CPU และ GPU แม้ว่าการอนุมานจะรองรับอินสแตนซ์ CPU เท่านั้น แบบจำลองอาจถูกปรับขนาดในกรณีหรือกลุ่มขนาดใหญ่เพื่อจัดการชุดข้อมูลที่ซับซ้อนหรือขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ
เกี่ยวกับการใช้งานของ Deepar กับ Cloud Services Beyond AWS เช่น Google Cloud หรือ Microsoft Azure ไม่มีบริการโดยตรงที่มีตราสินค้าเป็น Deepar บนแพลตฟอร์มเหล่านี้คล้ายกับข้อเสนอของ AWS Sagemaker AI อย่างไรก็ตามระบบนิเวศคลาวด์ของ Google เกี่ยวข้องกับการเรียนรู้ของเครื่องและเครื่องมือการประมวลผลข้อมูลที่อาจใช้แบบจำลองที่คล้ายกับ Deepar ผ่านการพัฒนาที่กำหนดเอง ตัวอย่างเช่น Google Cloud Platform (GCP) เสนอการรวมเข้ากับ TensorFlow ซึ่งเป็นกรอบการเรียนรู้ของเครื่องโอเพนซอร์ซที่ได้รับความนิยมสำหรับรูปแบบการเรียนรู้ลึกเช่นเครือข่ายประสาทที่เกิดขึ้นอีก TensorFlow สามารถใช้เพื่อสร้างแบบจำลองการพยากรณ์แบบ Deepar-like, ใช้ประโยชน์จากบริการการเรียนรู้ AI และเครื่องจักรของ GCP เช่นแพลตฟอร์ม AI, BigQuery ML หรือท่อส่งผ่านที่กำหนดเองผ่าน DataFlow หรือ Vertex AI
Microsoft Azure ยังให้บริการ AI และบริการการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่รองรับเครือข่ายประสาทและการพยากรณ์อนุกรมเวลา การเรียนรู้ของเครื่อง Azure ช่วยให้ผู้ใช้พัฒนาโมเดลที่กำหนดเองโดยใช้เฟรมเวิร์กเช่น TensorFlow หรือ Pytorch ทำให้สามารถสร้างโมเดลที่เทียบเท่าได้ ระบบนิเวศ AI ของ Azure สามารถรวมเข้ากับการจัดเก็บข้อมูลและบริการประมวลผลเช่น Azure synapse Analytics และ Azure Databricks สำหรับการจัดการข้อมูลอนุกรมเวลาที่ครอบคลุมการเตรียมและการพยากรณ์ ความสามารถในการปรับขนาดของ Azure และการรองรับคลาวด์แบบไฮบริดช่วยให้การปรับใช้โมเดลดังกล่าวในสภาพแวดล้อมขององค์กรที่หลากหลาย
Deepar โดยเนื้อแท้เป็นวิธีการวิจัยและการดำเนินการที่ตีพิมพ์และดำเนินการโดย Amazon แต่ไม่ใช่เทคโนโลยีที่เป็นกรรมสิทธิ์ จำกัด อย่างเคร่งครัดกับ AWS สถาปัตยกรรมแบบจำลองและหลักการฝึกอบรมนั้นเปิดกว้างพอสำหรับการจำลองแบบบนแพลตฟอร์มคลาวด์อื่น ๆ ที่มีความเชี่ยวชาญและทรัพยากรที่เหมาะสม โครงสร้างพื้นฐานการเรียนรู้ของเครื่องจักรของ Google รวมถึงทรัพยากร TensorFlow และ TPU สามารถใช้พลังงานแบบโมเดลอัตโนมัติที่คล้ายคลึงกันสำหรับการพยากรณ์อนุกรมเวลาในขณะที่ Microsoft Azure เสนอบริการพื้นฐานในการสร้างฝึกอบรมและปรับใช้โมเดลดังกล่าวภายในระบบนิเวศ ดังนั้นแม้ว่าจะไม่มีบริการนอกกล่องนอกกล่องนอก AWS Sagemaker ทั้ง Google Cloud และ Microsoft Azure เสนอส่วนประกอบที่จำเป็นในการใช้เวิร์กโฟลว์เหมือน Deepar ที่เหมาะกับความต้องการการพยากรณ์ที่เฉพาะเจาะจง
นอกจากนี้การวิจัยเกี่ยวกับ Deepar ยังรวมถึงเฟรมเวิร์กการดำเนินการแบบไฮบริดที่ใช้ประโยชน์จากเลเยอร์การคำนวณบนคลาวด์ เฟรมเวิร์กเหล่านี้จะพิจารณาการพาร์ติชันการประหารชีวิตเครือข่ายประสาทข้ามอุปกรณ์และทรัพยากรคลาวด์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพทำให้การรวมเข้ากับสภาพแวดล้อมคลาวด์แบบหลายคลาวด์หรือไฮบริด วิธีการดังกล่าวเหมาะสมกับความสามารถที่ปรับขนาดได้และกระจายได้ของทั้ง Google Cloud และ Microsoft Azure โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับแอปพลิเคชันแบบ edge-to-Cloud ใน IoT อุตสาหกรรมหรือสถานการณ์มือถือ
โดยสรุปแล้ว Deepar ในฐานะบริการที่มีเครื่องหมายการค้าหรือแพคเกจมีให้บริการโดยตรงใน AWS Sagemaker AI ถึงกระนั้นวิธีการพยากรณ์การพยากรณ์แบบอัตโนมัติที่ลึกล้ำนั้นสามารถนำไปใช้ได้โดยใช้บริการการเรียนรู้ของเครื่องของ Google Cloud หรือ Microsoft Azure โดยการสร้างแบบจำลองที่กำหนดเองใช้ประโยชน์จาก TensorFlow หรือกรอบการเรียนรู้เชิงลึกอื่น ๆ และใช้ข้อมูลผู้ให้บริการคลาวด์และโครงสร้างพื้นฐาน AI วิธีการนี้ต้องการความเชี่ยวชาญด้านวิศวกรรม ML แต่มีความยืดหยุ่นและความเป็นไปได้ในการรวมเข้าด้วยกันในสภาพแวดล้อมคลาวด์เหล่านั้นสนับสนุนโซลูชันการพยากรณ์เวลาที่ซับซ้อนซึ่งคล้ายกับ Deepar
การอ้างอิงที่ใช้:- เอกสารและรายละเอียดอัลกอริทึมของ Amazon Sagemaker
- ความสามารถในการให้บริการและการเรียนรู้การเรียนรู้ของเครื่องคลาวด์ของ Google และรูปแบบการรวมระบบ
- การเปรียบเทียบและข้อมูลเกี่ยวกับบริการแพลตฟอร์มคลาวด์รวมถึง Azure
- วรรณกรรมการวิจัยที่อธิบายถึงวิธีการลึกและกรอบการดำเนินการของคลาวด์ไฮบริด