Un magasin de détail prévoit d'utiliser Amazon SageMaker DeepAR pour prévoir la demande d'un produit au cours des prochaines semaines. Quel type de données d'entrée est requis pour cette tâche de prévision ?

Amazon SageMaker DeepAR est un algorithme de prévision de séries chronologiques. Pour prévoir la demande future d'un produit, il nécessite des données historiques de la demande, organisées chronologiquement. Ces données sont appelées "données de séries chronologiques". DeepAR utilise ces séquences temporelles pour apprendre les motifs et les tendances, puis projeter ces motifs dans le futur. Les données textuelles (comme les avis clients), les données d'image (comme les photos de produits) et les données binaires (comme des indicateurs oui/non) ne sont pas le format d'entrée principal pour la prévision de séries chronologiques avec DeepAR, car elles ne contiennent pas l'information temporelle séquentielle nécessaire à l'algorithme.