Publicado: Feb 27, 2020
O Amazon Forecast é um serviço totalmente gerenciado que usa machine learning (ML) para gerar previsões precisas, sem necessidade de experiência prévia com ML. O Amazon Forecast pode ser aplicado a vários casos de uso, incluindo previsão de demanda de energia, planejamento da força de trabalho, previsão de uso da infraestrutura de nuvem, planejamento de inventário, previsão de demanda de produto e planejamento financeiro.
Hoje temos o prazer de anunciar o suporte para três novos hiperparâmetros do DeepAR+ que podem ajudar a reduzir o tempo de treinamento, aumentar a estabilidade de modelos e a precisão. Primeiramente, para aumentar a estabilidade de modelos, um problema comum com modelos de aprendizagem profunda em que os resultados variam entre as rodadas de treinamento, introduzimos o hiperparâmetro “num_averaged_models” que permite obter a média de resultados em vários modelos em um único treinamento. Em segundo lugar, para melhorar a precisão das previsões e também a velocidade de convergência e, portanto, encurtar o tempo de treinamento, agora é possível alterar a taxa de aprendizagem durante o treinamento com os hiperparâmetros “learning_rate_decay” e o “max_learning_rate_decays”.
Além disso, agora o DeepAR+ funciona com uma nova função de probabilidade linear em segmentos que aceita conjuntos de dados com distribuições flexíveis sem suposições paramétricas. Consulte a documentação do desenvolvedor do Amazon Forecast para obter informações mais detalhadas.
O suporte expandido ao hiperparâmetro do DeepAR+ agora está disponível no Leste dos EUA (Norte da Virgínia, Ohio), Oeste dos EUA (Oregon), Europa (Irlanda) e Ásia-Pacífico (Tóquio, Singapura, Seul).