Publicado en: Feb 27, 2020
Amazon Forecast es un servicio completamente administrado que utiliza el aprendizaje automático (ML) para crear previsiones con un alto nivel de precisión, sin requerir experiencia previa en aprendizaje automático. Amazon Forecast puede aplicarse en una amplia variedad de casos de uso, incluidas la previsión de demanda energética, la planificación de personal y recursos, la previsión del uso de la infraestructura en la nube, la planificación de inventarios, la previsión de la demanda del producto y la planificación financiera.
Hoy nos complace anunciar la compatibilidad con tres nuevos hiperparámetros DeepAR+ que pueden ayudar a reducir el tiempo de entrenamiento, aumentar el modelo de estabilidad y la precisión. Primero, para mejorar el modelo de estabilidad, un problema común con los modelos de aprendizaje profundo donde el resultado varía según los entrenamientos, hemos introducido el hiperparámetro “num_averaged_models” que permite resultados promedio de múltiples modelos en un solo entrenamiento. Segundo, para mejorar la precisión de la previsión, así como también la velocidad de convergencia y, por lo tanto, acortar el tiempo de entrenamiento, ahora puede cambiar el ritmo de aprendizaje durante el entrenamiento con los hiperparámetros “learning_rate_decay” y “max_learning_rate_decays”.
Además, DeepAR+ también admite una nueva función de probabilidad lineal por partes que admite conjuntos de datos con distribuciones flexibles que no admiten supuestos paramétricos. Consulte la documentación para desarrolladores de Amazon Forecast para obtener información más detallada.
Este hiperparámetro expandido compatible con DeepAR+ ya se encuentra disponible en EE. UU. Este (Norte de Virginia, Ohio), EE. UU. Oeste (Oregón), Europa (Irlanda) y Asia Pacífico (Tokio, Singapur, Seúl).