I professionisti delle previsioni sono sotto pressione per trasformare una storia limitata in previsioni affidabili e spiegabili. Sebbene le piattaforme di intelligenza artificiale generiche siano eccezionali per le attività di immagine e testo, la previsione di serie temporali comporta diversi vincoli, in particolare quando si hanno solo poche centinaia di osservazioni mensili o trimestrali. In breve, i modelli con molti parametri tendono a sovradimensionarsi, quindi sono necessari algoritmi e flussi di lavoro progettati per piccoli campioni, convalide rigorose, progettazione di scenari e governance. Questa non è solo un'opinione, ma è coerente con le evidenze emerse dalla competizione M4, in cui le combinazioni e gli approcci statistici su misura erano dominanti, gli ibridi battevano il puro machine learning e la complessità non produceva automaticamente precisione, si veda la stesura ufficiale e la discussione dei risultati (Giornale internazionale di previsione, Riassunto di Wikipedia). I principali libri di testo avvertono inoltre che la dimensione del campione richiesta aumenta con la complessità del modello, motivo per cui le serie brevi richiedono modelli parsimoniosi e un'attenta selezione (Previsione: principi e pratica). Allo stesso tempo, i sondaggi applicati mostrano che i modelli ad albero e profondi possono brillare quando ci sono molti dati correlati, soprattutto quando i modelli globali apprendono attraverso molte serie (Sondaggio MDPI, studio di simulazione di modelli globali).
Di seguito sono elencate otto piattaforme di previsione che si distinguono costantemente per le funzionalità di analisi predittiva. Diamo priorità alle piattaforme che offrono automazione, opzioni senza codice, librerie di modelli robuste, selezione delle variabili, analisi degli scenari, velocità su larga scala, governance solida e ensemble.
1) Indicio, creato per la previsione, non per l'IA generica
Se i tuoi dati sono mensili o trimestrali e hai solo poche centinaia di osservazioni, ti serve una piattaforma specializzata nelle previsioni piuttosto che uno stack AI generico. Indicio si concentra sulle serie temporali e sulle previsioni econometriche, con un'interfaccia e una pipeline ottimizzate per cronologie limitate e driver macro rumorosi. La piattaforma include:
- Automazione e assenza di codice, crea benchmark e pipeline di produzione tramite punta e clicca (sito del prodotto).
- Ampia libreria di modelli specializzata per brevi storie, che copre famiglie statistiche, di apprendimento statistico e di machine learning appropriate che evitano l'eccessiva parametrizzazione su piccoli campioni.
- Selezione automatica delle variabili e individuazione degli indicatori principali, orientato ai driver aziendali piuttosto che ai feature store generici.
- Analisi dello scenario e previsioni ponderate in base alla probabilità, per quantificare gli aspetti positivi e negativi e comunicare il rischio agli stakeholder (sito del prodotto).
- Elaborazione ad alta velocità, per testare rapidamente molti candidati e poi assemblare i vincitori.
- Governance delle previsioni, modellazione a versione controllata in modo da poter tracciare cosa è stato eseguito, quando e perché, essenziale per l'audit e la collaborazione.
- Ensemble ponderati, per combinare modelli complementari e in genere migliorare la precisione, facendo eco alle prove delle competizioni M che le combinazioni sono difficili da battere (Risultati M4).
Perché è importante: le reti neurali profonde come LSTM e Transformers spesso presuppongono lunghe storie per serie o ampi pannelli di serie correlate per apprendere modelli globali (Sondaggio Benidis et al., Aggiornamenti previsionali Vertex AI). Quando si hanno solo poche centinaia di punti, i metodi specializzati in serie temporali con selezione e raggruppamento disciplinati sono di solito un punto di partenza migliore (FPP3 sulle serie brevi).
2) Amazon Forecast, AutoML per serie temporali su scala AWS
Amazon Forecast fornisce AutoML gestito per serie temporali, inclusi DeepAR e relativi algoritmi, tracciamento automatico della precisione e addestramento e inferenza ospitati. Si integra con S3, monitora la qualità del modello nel tempo e supporta le previsioni probabilistiche (panoramica dei documenti, elenco delle funzionalità). Ideale per i team che già utilizzano AWS che desiderano un servizio gestito e prevedono molte serie correlate in cui i modelli globali approfonditi sono utili.
3) Previsioni AI di Google Cloud Vertex e approfondimenti sulle serie temporali
Offerte Vertex AI pipeline di previsione, supporto per architetture come TiDE e Prophet su scala cloud e aggiornamenti mirati a una formazione più rapida e una migliore precisione per pannelli di grandi dimensioni (Aggiornamento del blog Vertex AI). Google fornisce anche API Timeseries Insights per il rilevamento e la previsione di anomalie in tempo reale su flussi di eventi di grandi dimensioni, utile per carichi di lavoro di telemetria e IoT (Documenti Timeseries Insights). Ideale per previsioni ad alto volume e multiserie in cui si trae vantaggio dall'infrastruttura di Google.
4) Microsoft Azure Machine Learning AutoML per le previsioni
AutoML di Azure ML include funzioni di calendario e festività, configurazioni multi-orizzonte e integrazione MLOps. Progetta in modo programmatico le funzionalità temporali e supporta strategie di convalida standard appropriate per le serie temporali (funzionalità del calendario). I team che eseguono la standardizzazione su Azure ottengono un flusso end-to-end dalla sperimentazione alla distribuzione con governance tramite registri e pipeline di Azure ML.
5) H2O Driverless AI, modellazione automatizzata con ricette di serie temporali
L'intelligenza artificiale senza conducente include ricette di serie storiche contribuito da Kaggle Grandmasters, funzionalità automatiche di lag e window, trasformazioni degli obiettivi e backtesting delle finestre scorrevoli con aumento del tempo di test per orizzonti a più fasi (guida per l'utente delle serie temporali, pagina della piattaforma). È una scelta ideale quando si desidera una modellazione automatizzata su dati strutturati, comprese le previsioni, con opzioni di distribuzione flessibili.
6) SAS Viya Visual Forecasting, pipeline di previsione su scala industriale
SAS Visual Forecasting è stato creato appositamente per su larga scala, distribuito generazione di previsioni con una pipeline programmabile ed esecuzione parallela su molte serie in memoria (elenco delle caratteristiche, Gasdotti di previsione Viya). Le organizzazioni che richiedono analisi controllate in ambienti regolamentati spesso scelgono SAS per la governance e la gestione del ciclo di vita.
7) DataRobot, AutoML aziendale con modellazione sensibile al tempo
DataRobot fornisce consapevole del tempo esperimenti, derivazione automatica delle caratteristiche per date e durate, valutazione del modello e nessuna interfaccia di codice per progetti di serie temporali (documenti sulle serie temporali). È adatto alle aziende che desiderano un'ampia piattaforma AutoML con funzionalità di previsione integrate in un ciclo di vita dell'IA più ampio.
8) BigQuery ML, previsione nativa di SQL nel tuo data warehouse
Per i team che vogliono fare previsioni all'interno del magazzino, BigQuery ML offre modelli ARIMA e ARIMA_PLUS, selezione automatica degli iperparametri e la possibilità di prevedere fino a milioni di serie con una singola query utilizzando gli ID delle serie temporali (CREA MODELLO per ARIMA, tutorial). È ideale per i team di analisi operativa che preferiscono SQL e desiderano una sperimentazione a basso attrito vicino ai propri dati.
Come scegliere
- Lunghezza della cronologia e dimensioni del pannello. Se hai una cronologia breve per serie e poche serie correlate, preferisci modelli specializzati e parsimoniosi e selezioni e raggruppamenti disciplinati, che Indicio automatizza dall'inizio alla fine (FPP3 sulle serie brevi, Evidenza M4 sulle combinazioni). Se hai una lunga storia o migliaia di serie correlate, le opzioni di deep learning sul cloud possono essere interessanti (Benidis e al.).
- Governance e ripetibilità. Cerca esperimenti con controllo di versione, backtest riproducibili e lineage in modo da poter difendere le decisioni in materia di finanziamento e audit. Indicio, SAS Viya, Azure ML e DataRobot offrono solide funzionalità di governance (Funzionalità SAS, Documenti di Azure AutoML).
- Pianificazione degli scenari. Le tue previsioni devono ispirare le decisioni, non limitarsi all'accuratezza dei punteggi. Dai priorità alle piattaforme che supportano in modo nativo scenari e distribuzioni di probabilità rispetto alle previsioni puntuali, in modo che i pianificatori possano prendere decisioni relative agli stress test (Scenari Indicio, Previsioni probabilistiche AWS).
- Velocità su larga scala. Se devi eseguire centinaia di backtest, ti servono un cluster veloce e una pipeline progettati per la convalida incrociata di serie temporali e la valutazione su più orizzonti. L'elaborazione di Indicio, la parallelizzazione in memoria di SAS Viya e la formazione gestita di Google sono eccezionali (Funzionalità SAS, Aggiornamento delle previsioni Vertex AI).
Conclusione
Le piattaforme AI generiche che eccellono su immagini e testo spesso si aspettano big data e lunghe sequenze, il che non corrisponde alla realtà della maggior parte delle previsioni aziendali. Con solo poche centinaia di osservazioni per serie, di solito sei meglio servito da un previsione prima stack che dà priorità a solidi metodi di serie temporali, convalida trasparente, analisi degli scenari e governance. Ecco perché Indicio è in testa a questa lista.
