온라인 운송 회사인 ForecastOps는 수천 개의 개별 경로에 대한 확률적 시간별 수요 예측이 필요합니다. 각 경로는 상관 관계가 있는 패턴(일부는 휴일/공변량 신호를 공유)을 가지며, 팀은 예측 구간(분위수)과 경로 메타데이터 및 휴일 공변량을 포함할 수 있는 기능을 원합니다. 이 요구 사항에 가장 적합한 Amazon Forecast 알고리즘은 무엇입니까?
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정답: DeepAR+: 여러 관련 시계열을 위해 설계되었으며, 분위수를 사용한 확률적 예측을 지원하고, 공변량 및 항목 메타데이터를 통합할 수 있습니다..
이것이 정답인 이유
DeepAR+는 수천 개의 상호 연관된 시계열에 대한 확률적 예측을 생성하도록 설계되었습니다. 이는 분위수를 사용하여 예측 구간을 제공하며, 휴일과 같은 공변량 및 경로 메타데이터를 통합할 수 있어 ForecastOps의 요구 사항에 완벽하게 부합합니다. Prophet은 여러 시계열에 적합하지만, DeepAR+만큼 대규모의 상호 연관된 시계열과 복잡한 공변량 처리에 최적화되어 있지 않습니다. CNN-QR은 단일 시계열에만 사용되며 항목 메타데이터나 공변량을 지원하지 않습니다. ARIMA는 여러 시계열에 적합하지 않으며, DeepAR+처럼 확률적 예측과 공변량 통합 기능을 제공하지 않습니다.
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