Awọn anfani:
- Agbara lati ṣe iyatọ awọn ọna asọtẹlẹ eletan (apapọ gbigbe, didan alapin, akoko)
- Agbara lati ṣeto awọn oju iṣẹlẹ asọtẹlẹ pẹlu AI ati ṣe iṣiro deede pẹlu awọn metiriki bii MAPE/MAE
- Agbara lati ṣe agbejade igbejade asọtẹlẹ-ṣayẹwo pẹlu ipo iṣowo ati awọn ipa igbega/akoko
Asọtẹlẹ ibeere jẹ ipilẹ lori eyiti igbero iṣelọpọ, iṣakoso akojo oja ati gbogbo pq ipese ti da. Asọtẹlẹ ti ko tọ jẹ gbowolori ni awọn ọna mejeeji: iwọn apọju ṣẹda awọn idiyele akojo oja ati ipadanu, aibikita nyorisi awọn tita ti o padanu ati ainitẹlọrun alabara. Imọran atọwọda ṣe iranlọwọ ni ọpọlọpọ awọn aaye ni ilana asọtẹlẹ, lati yiyan ọna kan lati tumọ data itan ati awọn oju iṣẹlẹ ti ipilẹṣẹ; Ṣugbọn wiwo asọtẹlẹ naa bi “bọọlu gara idan” jẹ aṣiṣe nla julọ. Ninu ẹyọ yii, a yoo bo awọn ọna asọtẹlẹ kilasika, bii o ṣe le kọ wọn ni deede pẹlu AI, ati bii o ṣe le wọn deede.
Maapu kukuru ti Awọn ọna Asọtẹlẹ
Ko gbogbo jara ti wáà huwa kanna; Diẹ ninu awọn alapin, diẹ ninu awọn aṣa, diẹ ninu awọn jẹ asiko. O jẹ dandan lati yan ọna ni ibamu si jara.
Ọna
Nigbawo ni o yẹ?
Ifarabalẹ
Alailowaya (iye to kẹhin)
Fún àfiwé (àṣepé)
Ko tẹle aṣa / akoko
gbigbe apapọ
Aimi, alariwo jara
Reacts pẹ si aṣa
Irọrun ti o pọju (SES)
jara adaduro, tcnu lori data nitosi
O dara ti ko ba si aṣa
Holt (ilọpo meji)
jara aṣa
Ko gba akoko naa
Holt-Winters
Aṣa + seasonality
Nbeere data itan ti o to
Padasẹyin/ML
Olona-ayipada, igbega munadoko
Ewu ti overfit
Imọran: Nigbagbogbo bẹrẹ pẹlu amoro “naive”. Ti awoṣe eka rẹ ko ba dara ju amoro alaiṣe, ko tọ lati gbe idiju naa. Naive jẹ aami ala ọfẹ fun wiwọn deede.
Bawo ni A Ṣe Ṣe Diwọn Yiye? (Metiriki)
Ipeye asọtẹlẹ ko le ni ilọsiwaju laisi idiwọn rẹ. Awọn metiriki ti o wọpọ julọ:
- MAE (Itumosi Aṣiṣe pipe): Apapọ ti iye pipe ti awọn aṣiṣe. Awọn kuro jẹ kanna bi awọn eletan kuro.
- RMSE (Aṣiṣe Itumọ Gbongbo Square): Ṣe ijiya awọn aṣiṣe nla diẹ sii.
- MAPE (Itumọ Aṣiṣe Idagba-ogorun): Ni ogorun; O dara fun lafiwe laarin awọn ohun kan, ṣugbọn daru nigbati ibeere ba sunmọ odo.
- Iyatọ: Aṣiṣe apapọ; Tọkasi boya o àìyẹsẹ lori / underestimate.
A kekere iroyin iroyin. Jẹ ki ibeere gangan jẹ [100, 120, 90], asọtẹlẹ jẹ [110, 115, 100]:
Awọn aṣiṣe (gangan - asọtẹlẹ): -10, +5, -10Awọn aṣiṣe pipe: 10, 5, 10 → MAE = 25/3 ≈ 8.33Awọn aṣiṣe ogorun: 10/100, 5/120, 10/90 = 10%, 4.17.1% + 11.11) / 3 ≈ 8.43% Iyatọ = (-10 + 5 - 10) / 3 = -5 → apọju ni apapọ (asọtẹlẹ> gangan)
Irẹjẹ odi (iṣiro iyokuro otitọ) tọkasi pe iṣiro naa jẹ iwọn apọju nigbagbogbo; Eyi tumọ si afikun ọja-ọja. Iru awọn aṣiṣe itọnisọna le wa ni pamọ ni MAPE, nitorina wọn wo papọ.
Ṣiṣe ilana Ilana asọtẹlẹ pẹlu AI
O le lo AI daradara julọ ni awọn aaye meji: (1) lati wo data ati daba ọna ti o yẹ ati awọn iṣe lati ṣe, ati (2) lati ṣe agbekalẹ koodu asọtẹlẹ. Fun imọran ọna:
Ipa: Iwọ jẹ ẹlẹrọ ile-iṣẹ ti o ni iriri ni asọtẹlẹ eletan. Iṣẹ-ṣiṣe: Ṣayẹwo jara tita oṣooṣu ni isalẹ ki o ṣeduro ọna asọtẹlẹ ti o yẹ. Ṣe iṣiro boya aṣa kan wa ati akoko, kọ idalare rẹ. Data (oṣooṣu, awọn oṣu 24 to kọja): {{awọn iye}} Alaye afikun: Igbega wa ni Oṣu kejila, ibeere n dinku ni awọn oṣu ooru. Ijade ti mo fẹ:1. Ọrọìwòye lori iwa ti jara (iduroṣinṣin / aṣa / igba) .2. 2 awọn ọna ti a ṣe iṣeduro ati idi.3. Metiriki deede wo ni MO yẹ ki n tọpa?4. pitfalls Mo ti yẹ ki o wo awọn awọn jade fun (outlier, ipolowo ipa) .Ofin: Ma ṣe ileri idi yiye lai ri data.
Ailagbara Tọ / Alagbara Tọ
Ibere ailagbara:
Elo ni MO yoo ta ni oṣu ti n bọ?
Eyi ko ni data tabi ọrọ-ọrọ; AI boya kọ tabi da nọmba ti a ṣe patapata pada. Iru iṣelọpọ bẹ lewu nitori pe o han ni igbẹkẹle.
Ibere ti o lagbara:
Sọtẹlẹ awọn oṣu 3 to nbọ nipa lilo ọgbọn Holt-Winters pẹlu jara oṣu 24 yii. Akoko ipari jẹ 12. Ni akọkọ kọ awọn arosinu ti ọna naa, lẹhinna fun asọtẹlẹ naa, lẹhinna ṣe iṣiro MAPE nipasẹ ẹhin awọn oṣu 6 to kẹhin. Samisi awọn osu igbega lọtọ. Data: {{...}}
Itọkasi keji n beere fun asọtẹlẹ mejeeji ati iye igbẹkẹle lati gbẹkẹle asọtẹlẹ yẹn (idanwo ẹhin). Eyi yi asọtẹlẹ naa pada lati “oracle” si ohun elo idiwọn.
Idanwo: Iwọn Igbẹkẹle ninu Asọtẹlẹ
Idanwo gidi ti asọtẹlẹ wa ni igba atijọ, kii ṣe ọjọ iwaju. O pin awọn data ti o ni si meji: awoṣe ile (reluwe) ati igbeyewo. O kọ awoṣe pẹlu nkan akọkọ, ṣe asọtẹlẹ akoko atẹle, ki o ṣe afiwe rẹ pẹlu otitọ. Imọye “idaduro-jade” yii ṣafihan boya awoṣe kan n ṣiṣẹ gangan tabi rara.
Ṣeto eto ifẹhinti ti o rọrun fun jara atẹle: ṣeto awọn oṣu 6 sẹhin bi idanwo, ṣe ikẹkọ awọn ọna oriṣiriṣi 3 (naive, SES, Holt-winters) pẹlu data ti o ku, iṣiro MAPE ati irẹwẹsi fun ọkọọkan lakoko akoko idanwo, ati ṣe tabili lafiwe. Kọ ọna ti o bori ati idi.
Ṣọra: AI le “sọtẹlẹ” awọn abajade ẹhin nigbakan ati ṣafihan iwe apẹrẹ ti a ti ṣetan; ìyẹn ni pé, ó lè ṣe àwọn nọ́ńbà tó dà bíi pé ó bọ́gbọ́n mu láìsíro wọn. Rii daju pe o tun ṣe awọn abajade nọmba pẹlu koodu (Python/Excel). Awoṣe ede ko ṣe iṣiro gigun ni igbẹkẹle.
Kekere Mini: Overstock ti Igba Ọja
Ile-iṣẹ pinpin ounjẹ n kerora nipa nini ọja ti igba pupọ bi yinyin ipara ni gbogbo ọdun ni igba otutu. ẹlẹrọ ile-iṣẹ Elif fun ọdun mẹta ti data oṣooṣu si AI ati beere lọwọ rẹ lati ṣe iṣiro ihuwasi ti jara naa. AI ṣe awari akoko to lagbara (oke ooru) ati aṣa idagbasoke ọdọọdun diẹ, Holt-Winters ni imọran. Elif ṣe ipilẹṣẹ asọtẹlẹ ni Python ati ṣe idanwo rẹ: MAPE jẹ 14%, ṣugbọn ojuṣaaju jẹ odi pataki - awoṣe jẹ asọtẹlẹ nigbagbogbo. Nigbati o ṣe iwadii idi, o rii pe o ṣi akoko ipolongo kan ni data itan gẹgẹbi “deede” o si kọ awoṣe ga julọ ipilẹ kan. Nigba ti a ba yọ ipa ipolongo naa kuro ki o tun ṣe atunṣe awoṣe, aiṣedeede dinku ati awọn ọja igba otutu dinku ni pataki. Ẹkọ: AI daba ọna naa ni deede, ṣugbọn o jẹ iṣẹ eniyan lati nu data naa ati tumọ irẹjẹ.
Awọn aṣiṣe ti o wọpọ
- Kii ṣe atẹle awọn metiriki: Iṣiro ati pe ko ṣe iwọn deede. Asọtẹlẹ laisi wiwọn ko le ni ilọsiwaju.
- O kan n wo MAPE: Aibikita abosi. Aṣiṣe itọsọna (eto eto) ni ipalọlọ n fa akojo oja naa.
- Aṣiṣe awọn nọmba ti o ṣe nipasẹ AI fun awọn iṣiro: Ko ṣe ijẹrisi ẹhin ati awọn iye metric pẹlu koodu.
- Ko ṣe mimọ olutaja / igbega: Aṣiṣe ipolongo akoko kan bi ibeere deede ati kọni si awoṣe.
- Overfit: Nigbati awoṣe eka ba baamu ni pipe ni iṣaaju ṣugbọn ko ṣiṣẹ ni ọjọ iwaju. Jeki awoṣe ti o rọrun bi ala-ilẹ.
Ni akojọpọ
- Yan ọna asọtẹlẹ ni ibamu si ihuwasi ti jara (iduro, aṣa, akoko); Nigbagbogbo bẹrẹ nipa ifiwera ara rẹ si aimọgbọnwa.
- Ṣe iwọn deede pẹlu MAE/RMSE/MAPE, ṣugbọn tun ṣe abojuto abosi: aṣiṣe itọsọna jẹ gbowolori julọ.
- Lo AI fun iṣeduro ọna ati ipilẹṣẹ koodu; Ṣeto asọtẹlẹ naa bi irinṣẹ wiwọn, kii ṣe “sọtẹlẹ”.
- Backtesting jẹ idanwo gidi ti iye igbẹkẹle awoṣe le jẹ; Rii daju lati mọ daju awọn abajade nọmba pẹlu koodu.
- O jẹ iṣẹ eniyan lati nu data naa (outlier, igbega) ati itumọ abajade; AI fo awọn igbesẹ wọnyi.
Ohun elo iṣẹ-ṣiṣe
Ni o kere ju jara ibeere akoko 18-24 (itan-ọrọ gidi tabi ojulowo). Ni akọkọ, fun AI jara naa ki o beere lọwọ rẹ lati tumọ ihuwasi rẹ (aṣa / akoko) ati daba awọn ọna meji. Lẹhinna lo “ero backtest” itọsi agbara lati ṣe ifipamọ awọn akoko 6 to kẹhin bi awọn idanwo ati ṣe afiwe o kere ju awọn ọna meji. Igbesẹ to ṣe pataki: Tun ṣe iṣiro MAPE ati awọn idiyele aibikita nipasẹ AI funrararẹ pẹlu Tayo tabi Python ki o ṣe afiwe wọn pẹlu abajade AI. Ti o ba ri nọmba ti ko baramu, kọ si isalẹ. Nikẹhin, ṣe itumọ ami ti aiṣedeede: jẹ apẹrẹ rẹ ti o pọju tabi aibikita, ati kini eyi ṣe si akojo oja rẹ?