Professionals op het gebied van prognoses staan onder druk om beperkte geschiedenis om te zetten in betrouwbare, verklaarbare voorspellingen. Hoewel generieke AI-platforms uitstekend zijn in beeld- en teksttaken, brengt het voorspellen van tijdreeksen verschillende beperkingen met zich mee, vooral als je slechts een paar honderd maandelijkse of driemaandelijkse observaties hebt. Kortom, modellen met veel parameters hebben de neiging om te veel te veel te passen, dus je hebt algoritmen en workflows nodig die zijn ontworpen voor kleine steekproeven, rigoureuze validatie, scenarioontwerp en beheer. Dit is niet alleen een mening, het komt overeen met bewijs uit de M4-competitie waar combinaties en op maat gemaakte statistische benaderingen dominant waren, hybriden beter waren dan pure machine learning, en complexiteit niet automatisch tot nauwkeurigheid leidde, zie de officiële beschrijving en bespreking van de bevindingen (Internationaal tijdschrift voor prognoses, Wikipedia-samenvatting). Toonaangevende leerboeken waarschuwen ook dat de vereiste steekproefomvang toeneemt met de complexiteit van het model. Daarom hebben korte series spaarzame modellen en zorgvuldige selectie nodig (Prognoses: principes en praktijk). Tegelijkertijd blijkt uit toegepaste onderzoeken dat op bomen gebaseerde en diepe modellen kunnen schitteren wanneer er een overvloed aan, gerelateerde gegevens zijn, vooral omdat wereldwijde modellen leren over vele reeksen (MDPI-enquête, simulatiestudie van wereldwijde modellen).
Hieronder staan acht voorspellingsplatforms die zich consequent onderscheiden door functies voor voorspellende analyses. We geven prioriteit aan platforms die automatisering bieden, geen code-opties, robuuste modelbibliotheken, variabele selectie, scenarioanalyse, snelheid op schaal, sterk bestuur en ensembles.
1) Indicio, gebouwd voor prognoses, niet voor generieke AI
Als uw gegevens maandelijks of driemaandelijks zijn en u slechts een paar honderd observaties hebt, wilt u een platform dat gespecialiseerd is in prognoses in plaats van een AI-stack voor algemene doeleinden. Indicio richt zich op tijdreeksen en econometrische voorspellingen, met een interface en pijplijn die zijn geoptimaliseerd voor beperkte histories en luidruchtige macrofactoren. Het platform omvat:
- Automatisering en geen code, bouw benchmarks en productiepijplijnen via point and click (website van het product).
- Grote modelbibliotheek gespecialiseerd in korte geschiedenissen, die betrekking hebben op statistisch, statistisch leren en geschikte machinelearning-families die overmatige parametrering bij kleine steekproeven vermijden.
- Geautomatiseerde selectie van variabelen en detectie van toonaangevende indicatoren, gericht op zakelijke rijders in plaats van op generieke featurestores.
- Scenario-analyse en waarschijnlijkheidsgewogen voorspellingen, om voor- en nadelen te kwantificeren en risico's aan belanghebbenden te communiceren (website van het product).
- Berekenen met hoge snelheid, om snel veel kandidaten te backtesten en vervolgens de winnaars samen te voegen.
- Governance van prognoses, versiegestuurde modellering zodat u kunt nagaan wat er is uitgevoerd, wanneer en waarom, wat essentieel is voor audit en samenwerking.
- Gewogen ensembles, om complementaire modellen te combineren en doorgaans de nauwkeurigheid te verbeteren, in navolging van bewijs van M-competities dat combinaties moeilijk te verslaan zijn (M4-resultaten).
Waarom dit belangrijk is: diepe neurale netwerken zoals LSTM's en Transformers gaan vaak uit van een lange geschiedenis per reeks of grote panels van gerelateerde reeksen om globale patronen te leren (Enquête van Benidis et al., Updates voor Vertex AI-voorspellingen). Als je maar een paar honderd punten hebt, zijn gespecialiseerde tijdreeksmethoden met gedisciplineerde selectie en samenvoeging meestal een beter startpunt (FPP3 over korte series).
2) Amazon Forecast, AutoML voor tijdreeksen op AWS-schaal
Amazon Forecast biedt beheerde AutoML voor tijdreeksen, waaronder DeepAR en gerelateerde algoritmen, automatische nauwkeurigheidsregistratie en gehoste training en gevolgtrekkingen. Het integreert met S3, bewaakt de modelkwaliteit in de loop van de tijd en ondersteunt probabilistische voorspellingen (overzicht van documenten, lijst met functies). Ideaal voor teams die al gebruik maken van AWS en die een beheerde service willen en veel gerelateerde series voorspellen waarbij wereldwijde diepgaande modellen helpen.
3) Google Cloud Vertex AI-voorspellingen en inzichten in tijdreeksen
Vertex AI biedt pijpleidingen voor het voorspellen van voorspellingen, ondersteuning voor architecturen zoals TIde en Prophet op cloudschaal, en updates gericht op snellere training en betere nauwkeurigheid voor grote panelen (Vertex AI-blogupdate). Google biedt ook Timeseries Insights API voor realtime detectie en voorspelling van afwijkingen bij zeer grote eventstreams, handig voor telemetrie en IoT-workloads (Timeseries Insights documenten). Ideaal voor prognoses met grote volumes en meerdere series waarbij u profiteert van de infrastructuur van Google.
4) Microsoft Azure Machine Learning AutoML voor prognoses
AutoML van Azure ML bevat kalender- en vakantiefuncties, configuraties met meerdere horizonten en MLops-integratie. Het ontwikkelt programmatisch tijdkenmerken en ondersteunt standaard validatiestrategieën die geschikt zijn voor tijdreeksen (functies van de kalender). Teams die op Azure standaardiseren, krijgen een end-to-end flow van experimenten tot implementatie met beheer via Azure ML-registers en -pijplijnen.
5) H2O Driverless AI, geautomatiseerde modellering met tijdreeksrecepten
AI zonder bestuurder omvat recepten voor tijdreeksen bijgedragen door Kaggle Grandmasters, geautomatiseerde lag- en vensterfuncties, doeltransformaties en rollende vensterbacktesting met testtijdvergroting voor meerdere stappen (gebruikershandleiding voor tijdreeksen, platformpagina). Het is een goede keuze als u geautomatiseerde modellering wilt op basis van gestructureerde gegevens, inclusief prognoses, met flexibele implementatieopties.
6) SAS Viya Visual Forecasting, voorspellingspijplijnen op industriële schaal
SAS Visual Forecasting is speciaal ontwikkeld voor grootschalig, gedistribueerd het genereren van prognoses met een scriptbare pijplijn en parallelle uitvoering over vele series in het geheugen (lijst met functies, Viya voorspelt pijpleidingen). Organisaties die gecontroleerde analyses nodig hebben in gereguleerde omgevingen, kiezen vaak voor SAS voor het beheer en het levenscyclusbeheer.
7) DataRobot, enterprise AutoML met tijdbewuste modellering
DataRobot biedt tijdbewust experimenten, geautomatiseerde afleiding van functies voor datums en looptijden, modelevaluatie en geen code-interfaces voor tijdreeksprojecten (tijdreeksdocumenten). Het is geschikt voor bedrijven die een breed AutoML-platform willen met voorspellingsfuncties die zijn ingebed in een grotere AI-levenscyclus.
8) BigQuery ML, native SQL-prognoses in uw datawarehouse
Voor teams die prognoses willen in het magazijn, BigQuery ML biedt ARIMA- en ARIMA_PLUS-modellen, automatische selectie van hyperparameters en de mogelijkheid om tot miljoenen series te voorspellen met één enkele zoekopdracht met behulp van tijdreeks-ID's (CREËER EEN MODEL voor ARIMA, tutorial). Het is ideaal voor operationele analyseteams die de voorkeur geven aan SQL en die experimenten met weinig wrijving willen uitvoeren die dicht bij hun gegevens liggen.
Hoe te kiezen
- Historielengte en paneelgrootte. Als je een korte geschiedenis per serie hebt en weinig gerelateerde series, geef dan de voorkeur aan gespecialiseerde, spaarzame modellen en gedisciplineerde selectie en samenvoeging, die Indicio van begin tot eind automatiseert (FPP3 over korte series, M4-bewijs over combinaties). Als je een lange geschiedenis hebt of duizenden gerelateerde series, kunnen deep learning-opties in de cloud aantrekkelijk zijn (Benidis e.a.).
- Bestuur en herhaalbaarheid. Zoek naar versiebeheerste experimenten, reproduceerbare backtests en lineage, zodat je beslissingen kunt verdedigen voor financiën en audits. Indicio, SAS Viya, Azure ML en DataRobot bieden sterke beheermogelijkheden (SAS-functies, Azure AutoML-documenten).
- Scenario-planning. Uw voorspelling moet als basis dienen voor beslissingen, niet alleen voor de nauwkeurigheid van de score. Prioriteer platforms die van nature scenario's en kansverdelingen ondersteunen in plaats van puntvoorspellingen, zodat planners beslissingen over stresstests kunnen nemen (Indicio-scenario's, Probabilistische voorspellingen van AWS).
- Snelheid op grote schaal. Als u honderden backtests moet uitvoeren, wilt u een snel cluster en een pipeline die zijn ontworpen voor kruisvalidatie van tijdreeksen en evaluatie met meerdere horizonten. De rekenkracht van Indicio, de parallellisatie van SAS Viya in het geheugen en de beheerde training van Google zijn uitblinkers (SAS-functies, Update voor de voorspelling van Vertex AI).
Kort gezegd
Generieke AI-platforms die uitblinken op het gebied van afbeeldingen en tekst, verwachten vaak big data en lange reeksen, wat niet overeenkomt met de realiteit van de meeste bedrijfsprognoses. Met slechts een paar honderd observaties per serie ben je meestal beter bediend door een eerst voorspellen stack die prioriteit geeft aan robuuste tijdreeksmethoden, transparante validatie, scenarioanalyse en beheer. Daarom voert Indicio deze lijst aan.
