Tekrarlayan sinir ağlarını kullanarak skaler zaman serilerini tahmin etmek için denetimli bir öğrenme algoritması olan Deepar, öncelikle Amazon tarafından Sagemaker AI platformu aracılığıyla sunulmaktadır. Bu algoritma, birçok ilgili zaman serisinden oluşan veri kümelerine uygulandığında mükemmeldir, bu seri arasında eğitilmiş tek bir modelden yararlanır ve ARIMA veya üstel yumuşatma gibi geleneksel yöntemlerden daha iyi performans gösterir. Eğitim verileriyle benzerlikleri paylaşan yeni zaman serileri için tahminler oluşturmak için kullanılabilir ve isteğe bağlı statik kategorik özellikleri ve daha nüanslı modelleme için dinamik zamana bağlı özellikleri destekler. Sagemaker AI, hem CPU hem de GPU örneklerinde Deepar modellerinin eğitimine izin verir, ancak çıkarım yalnızca CPU örneklerini destekler. Modeller, karmaşık veya büyük veri kümelerini verimli bir şekilde işlemek için daha büyük örneklerde veya kümelerde ölçeklendirilebilir.
Deepar'ın Google Cloud veya Microsoft Azure gibi AWS'nin ötesindeki bulut hizmetleriyle kullanımı ile ilgili olarak, AWS Sagemaker AI'nın teklifine benzer bu platformlarda Deepar olarak markalı doğrudan bir hizmet yoktur. Bununla birlikte, Google'ın bulut ekosistemi, potansiyel olarak Deepar'a benzer modelleri özel gelişmeler yoluyla uygulayabilen kapsamlı makine öğrenimi ve veri işleme araçlarını içerir. Örneğin, Google Cloud Platform (GCP), tekrarlayan sinir ağları gibi derin öğrenme modelleri için popüler bir açık kaynak makine öğrenme çerçevesi olan TensorFlow ile entegrasyon sunar. Tensorflow, Deepar benzeri tahmin modellerini yeniden oluşturmak için kullanılabilir, GCP'nin yapay zekası ve AI platformu, BigQuery ML veya DataFlow veya Vertex AI aracılığıyla düzenlenen özel boru hatları gibi makine öğrenme hizmetlerini kullanabilir.
Microsoft Azure ayrıca tekrarlayan sinir ağlarını ve zaman serisi tahminlerini destekleyen geniş bir AI ve makine öğrenimi hizmetleri sunmaktadır. Azure Machine Learning, kullanıcıların Deepar-eşdeğer modellerin oluşturulmasını sağlayan Tensorflow veya Pytorch gibi çerçeveleri kullanarak özel modeller geliştirmelerine olanak tanır. Azure's AI ekosistemi, kapsamlı zaman serisi veri yönetimi, hazırlık ve tahmin için Azure Synapse Analytics ve Azure Databricks gibi veri depolama ve işleme hizmetleriyle entegre olabilir. Azure'un ölçeklenebilirliği ve hibrit bulut desteği, bu tür modellerin çeşitli kurumsal ortamlarda dağıtılmasını kolaylaştırır.
Deepar, doğası gereği Amazon tarafından yayınlanan ve işlevselleştirilen bir araştırma ve uygulama yaklaşımıdır, ancak kesinlikle AWS ile sınırlı özel bir teknoloji değildir. Model mimarisi ve eğitim ilkeleri, doğru uzmanlık ve kaynaklara sahip diğer bulut platformlarında çoğaltma için yeterince açıktır. Google'ın TensorFlow ve TPU Resources da dahil olmak üzere makine öğrenimi altyapısı, zaman serisi tahminleri için benzer derin otoregresif modelleri güçlendirebilirken, Microsoft Azure bu modelleri ekosisteminde oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için temel hizmetler sunar. Bu nedenle, AWS Sagemaker dışında kutu dışı bir Deepar hizmeti olmamasına rağmen, hem Google Cloud hem de Microsoft Azure, belirli tahmin ihtiyaçlarına göre uyarlanmış Deepar benzeri iş akışlarını uygulamak için gerekli bileşenleri sunar.
Ayrıca, Deepar çevresindeki araştırmalar, kenar, cihaz ve bulut hesaplama katmanlarından yararlanan hibrit yürütme çerçevelerini içerir. Bu çerçeveler, performansı optimize etmek için nöral ağı yürütülmelerinin cihazlar ve bulut kaynakları arasında bölünmesini düşünerek çoklu bulut veya hibrit bulut ortamlarında entegrasyon sağlıyor. Bu tür yaklaşımlar, özellikle endüstriyel IoT veya mobil senaryolardaki kenardan kümeye uygulamalar için hem Google Cloud hem de Microsoft Azure'un ölçeklenebilir, dağıtılmış özelliklerine iyi uyuyor.
Sonuç olarak, ticari markalı veya paketlenmiş bir hizmet olarak Deepar şu anda doğrudan AWS Sagemaker AI'da mevcuttur. Yine de, altında yatan derin otoregresif tahmin metodolojisi, özel modeller oluşturarak, tensorflow'u veya diğer derin öğrenme çerçevelerini kullanarak ve bu bulut sağlayıcılarının verileri ve AI altyapısını kullanarak Google Cloud veya Microsoft Azure'un makine öğrenme hizmetleri kullanılarak uygulanabilir. Bu yaklaşım ML mühendisliği uzmanlığı gerektirir, ancak bu bulut ortamlarında tam esneklik ve entegrasyon olanakları sunar ve Deepar'a benzer sofistike zaman serileri tahmin çözümlerini destekler.
Kullanılan referanslar:- Amazon Sagemaker Deepar belgeleri ve algoritma detayları
- Google'ın bulut AI ve makine öğrenimi hizmeti özellikleri ve entegrasyon kalıpları
- Azure dahil bulut platformu AI hizmetleri hakkında karşılaştırma ve bilgiler
- Deepar metodolojisini ve hibrit bulut yürütme çerçevelerini tanımlayan araştırma literatürü