Probabilistisk prognos, dvs. Att uppskatta sannolikhetsfördelningen för en tidsseries framtid med tanke på dess förflutna är en nyckelfaktor för att optimera affärsprocesser. I detaljhandeln är till exempel prognostiserad efterfrågan avgörande för att ha rätt inventering tillgänglig vid rätt tidpunkt på rätt plats. I detta dokument föreslår vi DeepAR, en metod för att ta fram korrekta probabilistiska prognoser, baserad på utbildning av en autoregressiv återkommande nätverksmodell på ett stort antal relaterade tidsserier. Vi visar hur man genom att tillämpa djupinlärningsteknik för att förutsäga, kan övervinna många av de utmaningar som allmänt använda klassiska metoder för att hantera problemet. Vi visar genom omfattande empirisk utvärdering av flera verkliga prognosdataset att vår metodik ger mer exakta prognoser än andra state-of-the-art metoder, samtidigt som det kräver minimalt manuellt arbete.
DeepAR REF, som tränar en auto-regressiv RNN-modell på en rik samling av liknande tidsserier, producerar mer exakta probabilistiska prognoser på flera verkliga datamängder.
DeepAR: Probabilistic Forecasting with Autoregressive Recurrent Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Economics', 'Mathematics']}