Çevrimiçi bir ulaşım şirketi olan ForecastOps'un, binlerce farklı rota için olasılıksal saatlik talep tahminlerine ihtiyacı var. Her rotanın ilişkili kalıpları vardır (bazıları tatil/kovaryat sinyallerini paylaşır) ve ekip, tahmin aralıkları (nicelikler) ile rota meta verilerini ve tatil kovaryatlarını dahil etme yeteneği istiyor. Bu gereksinim için en uygun Amazon Forecast algoritması hangisidir?

DeepAR+, binlerce ilişkili zaman serisi için olasılıksal tahminler üretmek üzere tasarlanmış derin öğrenme tabanlı bir algoritmadır. Özellikle ForecastOps'un gereksinimlerini karşılar çünkü tahmin aralıkları (nicelikler) sağlar, rota meta verileri gibi öğe düzeyinde kovaryatları ve tatil sinyalleri gibi zaman serisi kovaryatlarını dahil edebilir. Bu, her rotanın benzersiz kalıplarını ve paylaşılan faktörlerini hesaba katarak daha doğru ve sağlam tahminler yapılmasını sağlar. Prophet, çoklu serileri desteklese de, DeepAR+'ın derin öğrenme yetenekleri ve kovaryat işleme esnekliği, bu ölçek ve karmaşıklıktaki problem için daha uygundur. CNN-QR, tek zaman serisi için tasarlanmıştır ve meta veri/kovaryat desteği sınırlıdır. ARIMA, çoklu seriler için uygun değildir ve DeepAR+'ın sunduğu gelişmiş özelliklere sahip değildir.