AI વલણોની આગાહી કેવી રીતે કરે છે?

AI નરી આંખે ચૂકી ગયેલા પેટર્ન, પ્રથમ બ્લશ પર અવાજ જેવા દેખાતા સિગ્નલોને સપાટી પર શોધી શકે છે. બરાબર કર્યું, તે અવ્યવસ્થિત વર્તનને ઉપયોગી દૂરંદેશીમાં ફેરવે છે - આવતા મહિને વેચાણ, કાલે ટ્રાફિક, આ ક્વાર્ટરના અંતમાં ચર્ન. ખોટું કર્યું, તે એક આત્મવિશ્વાસપૂર્ણ શ્રગ છે. આ માર્ગદર્શિકામાં, આપણે AI વલણોની આગાહી કેવી રીતે કરે છે, જીત ક્યાંથી આવે છે અને સુંદર ચાર્ટ્સ દ્વારા મૂર્ખ બનવાથી કેવી રીતે બચવું તેના ચોક્કસ મિકેનિક્સમાંથી પસાર થઈશું. હું તેને વ્યવહારુ રાખીશ, થોડી વાસ્તવિક વાતોની ક્ષણો અને ક્યારેક ભમર ઉંચી 🙃 સાથે.

આ પછી તમને વાંચવા ગમશે તેવા લેખો:

🔗 AI પ્રદર્શન કેવી રીતે માપવું
AI સિસ્ટમ્સની ચોકસાઈ, કાર્યક્ષમતા અને વિશ્વસનીયતાનું મૂલ્યાંકન કરવા માટેના મુખ્ય માપદંડો.

🔗 AI સાથે કેવી રીતે વાત કરવી
પ્રતિભાવ ગુણવત્તા સુધારવા માટે AI સાથે વાતચીત કરવા માટેની વ્યવહારુ ટિપ્સ.

🔗 AI શું પ્રોમ્પ્ટ કરી રહ્યું છે?
પ્રોમ્પ્ટ્સ AI વર્તન અને આઉટપુટને કેવી રીતે પ્રભાવિત કરે છે તેની સ્પષ્ટ સમજૂતી.

🔗 AI ડેટા લેબલિંગ શું છે?
મશીન લર્નિંગ મોડેલ્સને તાલીમ આપવા માટે ડેટાને અસરકારક રીતે લેબલ કરવાનો પરિચય.

સારી AI ટ્રેન્ડ આગાહી શું બનાવે છે ✅

જ્યારે લોકો પૂછે છે કે AI ટ્રેન્ડ્સની આગાહી કેવી રીતે કરે છે, ત્યારે તેઓ સામાન્ય રીતે આનો અર્થ કરે છે: તે અનિશ્ચિત છતાં પુનરાવર્તિત થતી કોઈ વસ્તુની આગાહી કેવી રીતે કરે છે. સારી ટ્રેન્ડ આગાહીમાં કેટલાક કંટાળાજનક-પણ-સુંદર ઘટકો હોય છે:

• સિગ્નલ સાથેનો ડેટા - તમે ખડકમાંથી નારંગીનો રસ નિચોવી શકતા નથી. તમારે ભૂતકાળના મૂલ્યો અને સંદર્ભની જરૂર છે.

• વાસ્તવિકતા પ્રતિબિંબિત કરતી સુવિધાઓ - ઋતુ, રજાઓ, પ્રમોશન, મેક્રો સંદર્ભ, હવામાન પણ. બધી નહીં, ફક્ત એવી સુવિધાઓ જે તમારી સોયને હલાવી દે છે.

• ઘડિયાળ સાથે બંધબેસતા મોડેલો - સમય-જાગૃત પદ્ધતિઓ જે ક્રમ, અંતર અને પ્રવાહનો આદર કરે છે.

• મૂલ્યાંકન જે ડિપ્લોયમેન્ટને પ્રતિબિંબિત કરે છે - બેકટેસ્ટ જે તમે ખરેખર કેવી રીતે આગાહી કરશો તેનું અનુકરણ કરે છે. કોઈ ડોકિયું કરવાની જરૂર નથી [2].

• પરિવર્તન માટે દેખરેખ - દુનિયા બદલાઈ રહી છે; તમારા મોડેલમાં પણ પરિવર્તન આવવું જોઈએ [5].

આ તો હાડપિંજર છે. બાકીનું બધું સ્નાયુ, રજ્જૂ અને થોડું કેફીન છે.

મુખ્ય પાઇપલાઇન: AI કાચા ડેટાથી આગાહી સુધીના વલણોની આગાહી કેવી રીતે કરે છે 🧪

1. ડેટા એકત્રિત કરો અને સંરેખિત કરો
   લક્ષ્ય શ્રેણી વત્તા બાહ્ય સંકેતોને એકસાથે લાવો. લાક્ષણિક સ્ત્રોતો: ઉત્પાદન કેટલોગ, જાહેરાત ખર્ચ, કિંમતો, મેક્રો સૂચકાંકો અને ઇવેન્ટ્સ. ટાઇમસ્ટેમ્પ્સને સંરેખિત કરો, ખૂટતા મૂલ્યોને હેન્ડલ કરો, એકમોને પ્રમાણિત કરો. તે અપ્રિય છે પણ મહત્વપૂર્ણ છે.

2. એન્જિનિયર સુવિધાઓ
   લેગ્સ, રોલિંગ મીન્સ, મૂવિંગ ક્વોન્ટાઇલ્સ, અઠવાડિયાના દિવસના ફ્લેગ્સ અને ડોમેન-વિશિષ્ટ સૂચકાંકો બનાવો. મોસમી ગોઠવણ માટે, ઘણા પ્રેક્ટિશનરો મોડેલિંગ પહેલાં શ્રેણીને ટ્રેન્ડ, મોસમી અને બાકીના ઘટકોમાં વિભાજિત કરે છે; યુએસ સેન્સસ બ્યુરોનો X-13 પ્રોગ્રામ આ કેવી રીતે અને શા માટે કાર્ય કરે છે તેનો પ્રમાણભૂત સંદર્ભ છે [1].

3. એક મોડેલ પરિવાર પસંદ કરો.
   તમારી પાસે ત્રણ મોટી ડોલ છે:

• શાસ્ત્રીય આંકડા : ARIMA, ETS, રાજ્ય-અવકાશ/કાલમન. અર્થઘટનક્ષમ અને ઝડપી.

• મશીન લર્નિંગ : ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટિંગ, સમય-જાગૃત સુવિધાઓ સાથે રેન્ડમ ફોરેસ્ટ. ઘણી શ્રેણીઓમાં લવચીક.

• ડીપ લર્નિંગ : LSTM, ટેમ્પોરલ CNN, ટ્રાન્સફોર્મર્સ. જ્યારે તમારી પાસે ઘણો ડેટા અને જટિલ માળખું હોય ત્યારે ઉપયોગી.

4. બેકટેસ્ટ યોગ્ય રીતે
   સમય શ્રેણી ક્રોસ-વેલિડેશન રોલિંગ ઓરિજિનનો ઉપયોગ કરે છે જેથી ભૂતકાળનું પરીક્ષણ કરતી વખતે તમે ક્યારેય ભવિષ્ય પર તાલીમ લેતા નથી. તે પ્રામાણિક ચોકસાઈ અને ઇચ્છાપૂર્ણ વિચારસરણી વચ્ચેનો તફાવત છે [2].

5. આગાહી, અનિશ્ચિતતાનું પ્રમાણ અને જહાજ
   અંતરાલો સાથે આગાહીઓ પરત કરો, ભૂલનું નિરીક્ષણ કરો અને વિશ્વ બદલાતાની સાથે ફરીથી તાલીમ આપો. સંચાલિત સેવાઓ સામાન્ય રીતે ચોકસાઈ મેટ્રિક્સ (દા.ત., MAPE, WAPE, MASE) અને બેકટેસ્ટિંગ વિંડોઝને બોક્સની બહાર સપાટી પર લાવે છે, જે શાસન અને ડેશબોર્ડને સરળ બનાવે છે [3].

એક ટૂંકી યુદ્ધ વાર્તા: એક લોન્ચમાં, અમે કેલેન્ડર સુવિધાઓ (પ્રાદેશિક રજાઓ + પ્રોમો ફ્લેગ્સ) પર એક વધારાનો દિવસ વિતાવ્યો અને મોડેલોની અદલાબદલી કરતાં પ્રારંભિક ક્ષિતિજ ભૂલોને નોંધપાત્ર રીતે ઘટાડી. ફીચર ગુણવત્તા મોડેલ નવીનતાને હરાવી - એક થીમ જે તમે ફરીથી જોશો.

સરખામણી કોષ્ટક: એવા સાધનો જે AI ને વલણોની આગાહી કરવામાં મદદ કરે છે 🧰

જાણી જોઈને અપૂર્ણ - થોડી માનવીય ખાસિયતો ધરાવતું એક વાસ્તવિક ટેબલ.

હા, વાક્ય અસમાન છે. આ વાસ્તવિક જીવન છે.

સોયને ખરેખર ખસેડતી એન્જિનિયરિંગ સુવિધા 🧩

AI કેવી રીતે ટ્રેન્ડ્સનું અનુમાન કરે છે તેનો સૌથી સરળ ઉપયોગી જવાબ આ છે: આપણે શ્રેણીને એક દેખરેખ હેઠળના શિક્ષણ કોષ્ટકમાં ફેરવીએ છીએ જે સમય યાદ રાખે છે. થોડા ઉપયોગી પગલાં:

• લેગ્સ અને વિન્ડોઝ : y[t-1], y[t-7], y[t-28], વત્તા રોલિંગ મીન્સ અને std ડેવલપમેન્ટનો સમાવેશ થાય છે. તે વેગ અને જડતાને કેપ્ચર કરે છે.

• ઋતુ સંકેતો : મહિનો, અઠવાડિયું, અઠવાડિયાનો દિવસ, દિવસનો કલાક. ફોરિયર શબ્દો સરળ ઋતુગત વળાંકો આપે છે.

• કેલેન્ડર અને ઇવેન્ટ્સ : રજાઓ, પ્રોડક્ટ લોન્ચ, કિંમતમાં ફેરફાર, પ્રોમો. પ્રોફેટ-શૈલીની રજાઓની અસરો ફક્ત પ્રાયોર સાથેની સુવિધાઓ છે.

• વિઘટન : જ્યારે પેટર્ન મજબૂત હોય ત્યારે મોસમી ઘટક બાદ કરો અને બાકીનું મોડેલ બનાવો; X-13 આ માટે સારી રીતે ચકાસાયેલ આધારરેખા છે [1].

• બાહ્ય રીગ્રેસર્સ : હવામાન, મેક્રો ઇન્ડેક્સ, પેજવ્યૂ, શોધ રુચિ.

• ક્રિયાપ્રતિક્રિયાના સંકેતો : પ્રોમો_ફ્લેગ × અઠવાડિયાનો_દિવસ જેવા સરળ ક્રોસ. તે ખરાબ છે પણ ઘણીવાર કામ કરે છે.

જો તમારી પાસે બહુવિધ સંબંધિત શ્રેણીઓ છે - જેમ કે હજારો SKU - તો તમે તેમની વચ્ચે માહિતીને વંશવેલો અથવા વૈશ્વિક મોડેલો સાથે એકત્રિત કરી શકો છો. વ્યવહારમાં, સમય-જાગૃત સુવિધાઓ સાથે વૈશ્વિક ગ્રેડિયન્ટ-બુસ્ટેડ મોડેલ ઘણીવાર તેના વજન કરતાં વધુ મજબૂત હોય છે.

મોડેલ પરિવારોની પસંદગી: એક મૈત્રીપૂર્ણ બોલાચાલી 🤼‍♀️

• ARIMA/ETS
  ફાયદા: અર્થઘટનક્ષમ, ઝડપી, નક્કર બેઝલાઇન. ગેરફાયદા: શ્રેણી દીઠ ટ્યુનિંગ સ્કેલ પર અસ્પષ્ટ થઈ શકે છે. આંશિક સ્વતઃસંબંધ ઓર્ડર જાહેર કરવામાં મદદ કરી શકે છે, પરંતુ ચમત્કારોની અપેક્ષા રાખશો નહીં.

• ગ્રેડિયન્ટ બુસ્ટિંગ
  ફાયદા: ટેબ્યુલર સુવિધાઓનું સંચાલન કરે છે, મિશ્ર સંકેતો માટે મજબૂત, ઘણી સંબંધિત શ્રેણીઓ સાથે ઉત્તમ. ગેરફાયદા: તમારે સમય સુવિધાઓને સારી રીતે ડિઝાઇન કરવી જોઈએ અને કાર્યકારણનો આદર કરવો જોઈએ.

• ડીપ લર્નિંગ
  ફાયદા: નોનલાઇનરિટી અને ક્રોસ-સિરીઝ પેટર્નને કેપ્ચર કરે છે. ગેરફાયદા: ડેટા ભૂખ્યો, ડીબગ કરવું વધુ મુશ્કેલ. જ્યારે તમારી પાસે સમૃદ્ધ સંદર્ભ અથવા લાંબો ઇતિહાસ હોય, ત્યારે તે ચમકી શકે છે; નહીં તો, તે ભીડના કલાકોમાં ટ્રાફિકમાં સ્પોર્ટ્સ કાર જેવું લાગે છે.

• હાઇબ્રિડ અને એન્સેમ્બલ્સ
  ચાલો પ્રમાણિક રહીએ, ગ્રેડિયન્ટ બૂસ્ટર સાથે મોસમી બેઝલાઇનને સ્ટેક કરવી અને હળવા વજનના LSTM સાથે મિશ્રણ કરવું એ અસામાન્ય નથી. હું "સિંગલ મોડેલ શુદ્ધતા" પર મારા કબૂલાત કરતાં વધુ વખત પાછળ હટી ગયો છું.

કાર્યકારણ વિરુદ્ધ સહસંબંધ: કાળજી રાખો 🧭

ફક્ત બે રેખાઓ એકબીજા સાથે હલી રહી હોવાનો અર્થ એ નથી કે એક બીજી રેખા ચલાવે છે. ગ્રેન્જર કાર્યકારણ પરીક્ષણ કરે છે કે ઉમેદવાર ડ્રાઇવર ઉમેરવાથી લક્ષ્ય માટે આગાહીમાં સુધારો થાય છે કે નહીં, તેના પોતાના ઇતિહાસને ધ્યાનમાં રાખીને. તે રેખીય ઓટોરેગ્રેસિવ ધારણાઓ હેઠળ આગાહી ઉપયોગીતા વિશે છે, દાર્શનિક કાર્યકારણ નહીં - એક સૂક્ષ્મ પરંતુ મહત્વપૂર્ણ ભેદ [4].

ઉત્પાદનમાં, તમારે હજુ પણ ડોમેન જ્ઞાન સાથે સમજદારીપૂર્વક તપાસ કરવી જોઈએ. ઉદાહરણ: રિટેલ માટે અઠવાડિયાના દિવસોની અસરો મહત્વપૂર્ણ છે, પરંતુ જો ખર્ચ પહેલાથી જ મોડેલમાં હોય તો ગયા અઠવાડિયાના જાહેરાત ક્લિક્સ ઉમેરવાનું બિનજરૂરી બની શકે છે.

બેકટેસ્ટિંગ અને મેટ્રિક્સ: જ્યાં મોટાભાગની ભૂલો છુપાયેલી હોય છે 🔍

AI વાસ્તવિક રીતે વલણોની આગાહી કેવી રીતે કરે છે તેનું મૂલ્યાંકન કરવા માટે, તમે જંગલમાં કેવી આગાહી કરશો તેનું અનુકરણ કરો:

• રોલિંગ-ઓરિજિન ક્રોસ-વેલિડેશન : વારંવાર પહેલાના ડેટા પર તાલીમ આપો અને આગામી ભાગની આગાહી કરો. આ સમય ક્રમનો આદર કરે છે અને ભવિષ્યમાં લીકેજને અટકાવે છે [2].

• ભૂલ મેટ્રિક્સ : તમારા નિર્ણયોને અનુકૂળ હોય તે પસંદ કરો. MAPE જેવા ટકા મેટ્રિક્સ લોકપ્રિય છે, પરંતુ ભારિત મેટ્રિક્સ (WAPE) અથવા સ્કેલ-ફ્રી મેટ્રિક્સ (MASE) ઘણીવાર પોર્ટફોલિયો અને એગ્રીગેટ્સ માટે વધુ સારી રીતે વર્તે છે [3].

• આગાહી અંતરાલો : ફક્ત એક મુદ્દો ન આપો. અનિશ્ચિતતાનો સંચાર કરો. અધિકારીઓ ભાગ્યે જ શ્રેણીઓ પસંદ કરે છે, પરંતુ તેઓ ઓછા આશ્ચર્ય પસંદ કરે છે.

એક નાનકડી વાત: જ્યારે વસ્તુઓ શૂન્ય હોઈ શકે છે, ત્યારે ટકાવારી મેટ્રિક્સ વિચિત્ર બની જાય છે. સંપૂર્ણ અથવા સ્કેલ કરેલી ભૂલો પસંદ કરો, અથવા એક નાનું ઓફસેટ ઉમેરો - ફક્ત સુસંગત રહો.

ડ્રિફ્ટ થાય છે: પરિવર્તન શોધવું અને અનુકૂલન કરવું 🌊

બજારોમાં પરિવર્તન, પસંદગીઓમાં પરિવર્તન, સેન્સર્સની ઉંમર. કન્સેપ્ટ ડ્રિફ્ટ એ મુખ્ય વસ્તુ છે. તમે આંકડાકીય પરીક્ષણો, સ્લાઇડિંગ-વિન્ડો ભૂલો અથવા ડેટા વિતરણ તપાસ દ્વારા ડ્રિફ્ટનું નિરીક્ષણ કરી શકો છો. પછી એક વ્યૂહરચના પસંદ કરો: ટૂંકી તાલીમ વિંડોઝ, સમયાંતરે પુનઃપ્રશિક્ષણ, અથવા ઑનલાઇન અપડેટ થતા અનુકૂલનશીલ મોડેલો. ક્ષેત્રના સર્વેક્ષણો બહુવિધ ડ્રિફ્ટ પ્રકારો અને અનુકૂલન નીતિઓ દર્શાવે છે; કોઈ એક નીતિ બધાને બંધબેસતી નથી [5].

વ્યવહારુ પ્લેબુક: લાઇવ આગાહી ભૂલ પર ચેતવણી થ્રેશોલ્ડ સેટ કરો, સમયપત્રક પર ફરીથી તાલીમ આપો અને ફોલબેક બેઝલાઇન તૈયાર રાખો. આકર્ષક નથી - ખૂબ અસરકારક.

સમજૂતી: બ્લેક બોક્સ તોડ્યા વિના ખોલવું 🔦

હિસ્સેદારો પૂછે છે કે આગાહી કેમ વધી. વાજબી. SHAP સૈદ્ધાંતિક રીતે સુવિધાઓને આગાહી આપે છે, જે તમને જોવામાં મદદ કરે છે કે મોસમી, કિંમત અથવા પ્રોમો સ્થિતિએ સંખ્યાને આગળ ધપાવી છે કે નહીં. તે કાર્યકારણ સાબિત કરશે નહીં, પરંતુ તે વિશ્વાસ અને ડિબગીંગમાં સુધારો કરે છે.

મારા પોતાના પરીક્ષણમાં, સાપ્તાહિક મોસમી અને પ્રોમો ફ્લેગ્સ ટૂંકા-ક્ષિતિજ રિટેલ આગાહીઓ પર પ્રભુત્વ ધરાવે છે, જ્યારે લાંબા-ક્ષિતિજ મેક્રો પ્રોક્સી તરફ વળે છે. તમારું માઇલેજ બદલાશે - સુખદ રીતે.

ક્લાઉડ અને એમએલઓપ્સ: ડક્ટ ટેપ વિના શિપિંગ આગાહી 🚚

જો તમને મેનેજ્ડ પ્લેટફોર્મ પસંદ હોય તો:

• ગૂગલ વર્ટીક્સ એઆઈ ફોરકાસ્ટ ટાઇમ સિરીઝ ઇન્જેસ્ટ કરવા, ઓટોએમએલ ફોરકાસ્ટિંગ ચલાવવા, બેકટેસ્ટિંગ અને એન્ડપોઇન્ટ્સ ડિપ્લોય કરવા માટે માર્ગદર્શિત વર્કફ્લો આપે છે. તે આધુનિક ડેટા સ્ટેક સાથે પણ સારી રીતે કાર્ય કરે છે.

• એમેઝોન ફોરકાસ્ટ મોટા પાયે ડિપ્લોયમેન્ટ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે, જેમાં પ્રમાણિત બેકટેસ્ટિંગ અને ચોકસાઈ મેટ્રિક્સ છે જે તમે API દ્વારા મેળવી શકો છો, જે ગવર્નન્સ અને ડેશબોર્ડ્સમાં મદદ કરે છે [3].

બંનેમાંથી કોઈ પણ માર્ગ બોઈલરપ્લેટ ઘટાડે છે. ફક્ત એક નજર ખર્ચ પર રાખો અને બીજી નજર ડેટા વંશ પર. બે આંખો સંપૂર્ણપણે મુશ્કેલ છે પણ શક્ય છે.

એક મીની કેસ વોકથ્રુ: રો ક્લિક્સથી ટ્રેન્ડ સિગ્નલ સુધી 🧭✨

ચાલો કલ્પના કરીએ કે તમે ફ્રીમિયમ એપ્લિકેશન માટે દૈનિક સાઇનઅપ્સની આગાહી કરી રહ્યા છો:

1. ડેટા : દૈનિક સાઇનઅપ્સ, ચેનલ દ્વારા જાહેરાત ખર્ચ, સાઇટ આઉટેજ અને એક સરળ પ્રોમો કેલેન્ડર મેળવો.

2. સુવિધાઓ : લેગ્સ 1, 7, 14; 7-દિવસનો રોલિંગ સરેરાશ; અઠવાડિયાના દિવસના ફ્લેગ્સ; બાઈનરી પ્રોમો ફ્લેગ; ફોરિયર મોસમી શબ્દ; અને વિઘટિત મોસમી શેષ જેથી મોડેલ બિન-પુનરાવર્તિત ભાગ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરે છે. મોસમી વિઘટન એ સત્તાવાર આંકડાઓમાં એક ક્લાસિક ચાલ છે કામ-કંટાળાજનક નામ, મોટું વળતર [1].

3. મોડેલ : બધા જીઓ માટે વૈશ્વિક મોડેલ તરીકે ગ્રેડિયન્ટ-બુસ્ટેડ રીગ્રેસરથી શરૂઆત કરો.

4. બેકટેસ્ટ : સાપ્તાહિક ફોલ્ડ્સ સાથે રોલિંગ ઓરિજિન. તમારા પ્રાથમિક વ્યવસાય સેગમેન્ટ પર WAPE ને ઑપ્ટિમાઇઝ કરો. વિશ્વસનીય પરિણામો માટે સમય-આદર બેકટેસ્ટ બિન-વાટાઘાટપાત્ર છે [2].

5. સમજાવો : પ્રોમો ફ્લેગ સ્લાઇડ્સમાં કૂલ દેખાવા સિવાય ખરેખર કંઈ કરી રહ્યો છે કે કેમ તે જોવા માટે દર અઠવાડિયે ફીચર એટ્રિબ્યુશનનું નિરીક્ષણ કરો.

6. મોનિટર : જો પ્રોડક્ટમાં ફેરફાર પછી પ્રોમો ઇમ્પેક્ટ ઓછો થઈ જાય અથવા અઠવાડિયાના દિવસોના પેટર્ન બદલાઈ જાય, તો ફરીથી ટ્રેન શરૂ કરો. ડ્રિફ્ટ કોઈ બગ નથી - તે બુધવાર છે [5].

આઉટપુટ: આત્મવિશ્વાસ બેન્ડ સાથે વિશ્વસનીય આગાહી, વત્તા ડેશબોર્ડ જે કહે છે કે સોય શું ખસેડી. ઓછી ચર્ચાઓ, વધુ કાર્યવાહી.

શાંતિથી ટાળવા માટે મુશ્કેલીઓ અને દંતકથાઓ 🚧

• માન્યતા: વધુ સુવિધાઓ હંમેશા સારી હોય છે. ના. ઘણી બધી અપ્રસ્તુત સુવિધાઓ ઓવરફિટિંગને આમંત્રણ આપે છે. બેકટેસ્ટમાં મદદ કરે છે અને ડોમેન સેન્સ સાથે સંરેખિત થાય છે તે રાખો.

• માન્યતા: ઊંડા જાળી દરેક વસ્તુને હરાવે છે. ક્યારેક હા, ઘણીવાર ના. જો ડેટા ટૂંકો અથવા ઘોંઘાટીયા હોય, તો શાસ્ત્રીય પદ્ધતિઓ સ્થિરતા અને પારદર્શિતા પર જીત મેળવે છે.

• મુશ્કેલી: લીકેજ. આજની તાલીમમાં આકસ્મિક રીતે આવતીકાલની માહિતી દાખલ કરવાથી તમારા માપદંડો વધુ ખરાબ થશે અને તમારા ઉત્પાદનને સજા થશે [2].

• મુશ્કેલી: છેલ્લા દશાંશનો પીછો કરવો. જો તમારી સપ્લાય ચેઇન ગઠ્ઠીવાળી હોય, તો 7.3 અને 7.4 ટકા ભૂલ વચ્ચે દલીલ કરવી એ નાટક છે. નિર્ણય થ્રેશોલ્ડ પર ધ્યાન કેન્દ્રિત કરો.

• માન્યતા: સહસંબંધથી કાર્યકારણ. ગ્રેન્જર પરીક્ષણો દાર્શનિક સત્ય નહીં, પણ આગાહીત્મક ઉપયોગીતા તપાસે છે - તેમને ગોસ્પેલ નહીં, પણ રેલિંગ તરીકે ઉપયોગ કરો [4].

અમલીકરણ ચેકલિસ્ટ જે તમે કોપી-પેસ્ટ કરી શકો છો 📋

• ક્ષિતિજો, એકત્રીકરણ સ્તરો અને તમે કયા નિર્ણય લેશો તે વ્યાખ્યાયિત કરો.

• સ્વચ્છ સમય સૂચકાંક બનાવો, ખાલી જગ્યાઓ ભરો અથવા ચિહ્નિત કરો, અને બાહ્ય ડેટાને સંરેખિત કરો.

• ક્રાફ્ટ લેગ્સ, રોલિંગ આંકડા, મોસમી ફ્લેગ્સ અને તમે વિશ્વાસ કરો છો તે થોડી ડોમેન સુવિધાઓ.

• મજબૂત બેઝલાઇનથી શરૂઆત કરો, પછી જો જરૂરી હોય તો વધુ જટિલ મોડેલ પર પુનરાવર્તન કરો.

• તમારા વ્યવસાય સાથે મેળ ખાતા મેટ્રિક સાથે રોલિંગ-ઓરિજિન બેકટેસ્ટનો ઉપયોગ કરો [2][3].

• આગાહી અંતરાલો ઉમેરો - વૈકલ્પિક નહીં.

• શિપ કરો, ડ્રિફ્ટ માટે મોનિટર કરો અને શેડ્યૂલ વત્તા ચેતવણીઓ પર ફરીથી તાલીમ આપો [5].

ખૂબ લાંબો સમય, મેં તે વાંચ્યું નથી - અંતિમ ટિપ્પણી 💬

AI ટ્રેન્ડ્સની આગાહી કેવી રીતે કરે છે તે વિશેનું સરળ સત્ય: તે જાદુઈ અલ્ગોરિધમ્સ વિશે ઓછું અને શિસ્તબદ્ધ, સમય-જાગૃત ડિઝાઇન વિશે વધુ છે. ડેટા અને સુવિધાઓને યોગ્ય રીતે મેળવો, પ્રામાણિકપણે મૂલ્યાંકન કરો, સરળ રીતે સમજાવો અને વાસ્તવિકતા બદલાય ત્યારે અનુકૂલન કરો. તે સહેજ ચીકણા નોબ્સ સાથે રેડિયોને ટ્યુન કરવા જેવું છે - થોડું અસ્પષ્ટ, ક્યારેક સ્થિર, પરંતુ જ્યારે સ્ટેશન આવે છે, ત્યારે તે આશ્ચર્યજનક રીતે સ્પષ્ટ થાય છે.

જો તમે એક વસ્તુ છીનવી લો છો: સમયનો આદર કરો, શંકાસ્પદ વ્યક્તિની જેમ માન્યતા આપો, અને દેખરેખ રાખો. બાકીનું ફક્ત સાધનો અને સ્વાદ છે.

સંદર્ભ

1. યુએસ સેન્સસ બ્યુરો - X-13ARIMA-SEATS મોસમી ગોઠવણ કાર્યક્રમ . લિંક

2. હાઇન્ડમેન અને એથેનાસોપોલોસ - આગાહી: સિદ્ધાંતો અને વ્યવહાર (FPP3), §5.10 સમય શ્રેણી ક્રોસ-વેલિડેશન . લિંક

3. એમેઝોન વેબ સર્વિસીસ - આગાહી કરનાર ચોકસાઈનું મૂલ્યાંકન (એમેઝોન આગાહી) . લિંક

4. હ્યુસ્ટન યુનિવર્સિટી - ગ્રેન્જર કોઝલિટી (લેક્ચર નોટ્સ) . લિંક

5. ગામા અને અન્ય - કન્સેપ્ટ ડ્રિફ્ટ એડેપ્ટેશન પર એક સર્વે (ખુલ્લો સંસ્કરણ). લિંક

અધિકૃત AI સહાયક સ્ટોર પર નવીનતમ AI શોધો

અમારા વિશે