Uma loja de varejo planeja usar o Amazon SageMaker DeepAR para prever a demanda de um produto nas próximas semanas. Que tipo de dados de entrada é necessário para essa tarefa de previsão?

O Amazon SageMaker DeepAR é um algoritmo de previsão que se destaca na modelagem de séries temporais. Ele aprende padrões de séries temporais de centenas de séries relacionadas, o que o torna ideal para prever a demanda futura de produtos. Portanto, dados de série temporal, que representam observações sequenciais ao longo do tempo (como vendas diárias ou semanais), são o tipo de entrada necessário para este algoritmo. Dados de texto, imagem e binários não contêm a estrutura temporal exigida pelo DeepAR para realizar previsões.