AI ਉਹਨਾਂ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਨੰਗੀ ਅੱਖ ਨਾਲ ਨਹੀਂ ਮਿਲਦੇ, ਸਿਗਨਲਾਂ ਦੇ ਸਾਹਮਣੇ ਆਉਂਦੇ ਹਨ ਜੋ ਪਹਿਲੀ ਸ਼ਰਮ 'ਤੇ ਸ਼ੋਰ ਵਰਗੇ ਦਿਖਾਈ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਹੀ ਕੀਤਾ, ਇਹ ਗੜਬੜ ਵਾਲੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਲਾਭਦਾਇਕ ਦੂਰਦਰਸ਼ਤਾ ਵਿੱਚ ਬਦਲ ਦਿੰਦਾ ਹੈ - ਅਗਲੇ ਮਹੀਨੇ ਵਿਕਰੀ, ਕੱਲ੍ਹ ਟ੍ਰੈਫਿਕ, ਇਸ ਤਿਮਾਹੀ ਦੇ ਅੰਤ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣਾ। ਗਲਤ ਕੀਤਾ, ਇਹ ਇੱਕ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸੀ ਮੋਢੇ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਣਾ ਹੈ। ਇਸ ਗਾਈਡ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ AI ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਤਾਂ ਕਿੱਥੋਂ ਆਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਅਤੇ ਸੁੰਦਰ ਚਾਰਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਮੂਰਖ ਬਣਨ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਬਚਣਾ ਹੈ, ਦੇ ਸਹੀ ਮਕੈਨਿਕਸ ਵਿੱਚੋਂ ਲੰਘਾਂਗੇ। ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਵਿਹਾਰਕ ਰੱਖਾਂਗਾ, ਕੁਝ ਅਸਲ-ਗੱਲਬਾਤ ਪਲਾਂ ਅਤੇ ਕਦੇ-ਕਦਾਈਂ ਭਰਵੱਟੇ ਚੁੱਕਣ ਦੇ ਨਾਲ 🙃।
ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਤੁਸੀਂ ਜੋ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹਨਾ ਪਸੰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ:
🔗 ਏਆਈ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਮਾਪਣਾ ਹੈ
ਏਆਈ ਸਿਸਟਮਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡ।
🔗 ਏਆਈ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲ ਕਰੀਏ
ਪ੍ਰਤੀਕਿਰਿਆ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ AI ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਹਾਰਕ ਸੁਝਾਅ।
🔗 AI ਕੀ ਪ੍ਰੋਂਪਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ?
ਪ੍ਰੋਂਪਟ AI ਵਿਵਹਾਰ ਅਤੇ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਇਸਦੀ ਸਪਸ਼ਟ ਵਿਆਖਿਆ।
🔗 ਏਆਈ ਡੇਟਾ ਲੇਬਲਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੇਬਲ ਕਰਨ ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ।
AI ਰੁਝਾਨ ਦੀ ਚੰਗੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕੀ ਹੈ ✅
ਜਦੋਂ ਲੋਕ ਪੁੱਛਦੇ ਹਨ ਕਿ AI ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਤਲਬ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਇਹ ਕਿਸੇ ਅਨਿਸ਼ਚਿਤ ਪਰ ਆਵਰਤੀ ਚੀਜ਼ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਚੰਗੀ ਰੁਝਾਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ ਕੁਝ ਬੋਰਿੰਗ-ਪਰ-ਸੁੰਦਰ ਤੱਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:
-
ਸਿਗਨਲ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ - ਤੁਸੀਂ ਪੱਥਰ ਵਿੱਚੋਂ ਸੰਤਰੇ ਦਾ ਰਸ ਨਹੀਂ ਕੱਢ ਸਕਦੇ। ਤੁਹਾਨੂੰ ਪਿਛਲੇ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਸੰਦਰਭ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।
-
ਉਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜੋ ਅਸਲੀਅਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ - ਮੌਸਮੀ, ਛੁੱਟੀਆਂ, ਤਰੱਕੀਆਂ, ਮੈਕਰੋ ਸੰਦਰਭ, ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਮੌਸਮ ਵੀ। ਇਹ ਸਾਰੀਆਂ ਨਹੀਂ, ਸਿਰਫ਼ ਉਹ ਜੋ ਤੁਹਾਡੀ ਸੂਈ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
-
ਮਾਡਲ ਜੋ ਘੜੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ - ਸਮੇਂ-ਜਾਗਰੂਕ ਢੰਗ ਜੋ ਕ੍ਰਮ, ਅੰਤਰਾਲ ਅਤੇ ਵਹਿਣ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
-
ਮੁਲਾਂਕਣ ਜੋ ਤੈਨਾਤੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ - ਬੈਕਟੈਸਟ ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋਗੇ। ਕੋਈ ਝਾਤ ਨਹੀਂ ਮਾਰੀ [2]।
-
ਤਬਦੀਲੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ - ਦੁਨੀਆਂ ਬਦਲਦੀ ਹੈ; ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਵੀ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ [5]।
ਇਹੀ ਤਾਂ ਪਿੰਜਰ ਹੈ। ਬਾਕੀ ਮਾਸਪੇਸ਼ੀਆਂ, ਨਸਾਂ, ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹੀ ਜਿਹੀ ਕੈਫੀਨ ਹੈ।
ਕੋਰ ਪਾਈਪਲਾਈਨ: AI ਕੱਚੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਤੱਕ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ 🧪
-
ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ
ਟੀਚਾ ਲੜੀ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਸਿਗਨਲਾਂ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰੋ। ਆਮ ਸਰੋਤ: ਉਤਪਾਦ ਕੈਟਾਲਾਗ, ਵਿਗਿਆਪਨ ਖਰਚ, ਕੀਮਤਾਂ, ਮੈਕਰੋ ਸੂਚਕਾਂਕ, ਅਤੇ ਘਟਨਾਵਾਂ। ਟਾਈਮਸਟੈਂਪਾਂ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ, ਗੁੰਮ ਹੋਏ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲੋ, ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਓ। ਇਹ ਗੈਰ-ਗਲੈਮਰ ਹੈ ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ। -
ਇੰਜੀਨੀਅਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ
ਲੈਗ, ਰੋਲਿੰਗ ਮੀਨਜ਼, ਮੂਵਿੰਗ ਕੁਆਂਟਾਇਲ, ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਦਿਨ ਦੇ ਝੰਡੇ, ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੂਚਕ ਬਣਾਓ। ਮੌਸਮੀ ਸਮਾਯੋਜਨ ਲਈ, ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪ੍ਰੈਕਟੀਸ਼ਨਰ ਮਾਡਲਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਲੜੀ ਨੂੰ ਰੁਝਾਨ, ਮੌਸਮੀ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਹਿੱਸਿਆਂ ਵਿੱਚ ਵੰਡਦੇ ਹਨ; ਯੂਐਸ ਜਨਗਣਨਾ ਬਿਊਰੋ ਦਾ X-13 ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਕੈਨੋਨੀਕਲ ਹਵਾਲਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਅਤੇ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ [1]। -
ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰ ਚੁਣੋ।
ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਤਿੰਨ ਵੱਡੀਆਂ ਬਾਲਟੀਆਂ ਹਨ:
-
ਕਲਾਸੀਕਲ ਅੰਕੜੇ : ARIMA, ETS, ਸਟੇਟ-ਸਪੇਸ/ਕਲਮਨ। ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ ਅਤੇ ਤੇਜ਼।
-
ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ : ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ, ਸਮੇਂ-ਜਾਗਰੂਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਬੇਤਰਤੀਬ ਜੰਗਲ। ਕਈ ਲੜੀਵਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਲਚਕਦਾਰ।
-
ਡੂੰਘੀ ਸਿਖਲਾਈ : LSTM, ਟੈਂਪੋਰਲ CNN, ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਬਹੁਤ ਸਾਰਾ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਬਣਤਰ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਉਪਯੋਗੀ।
-
ਬੈਕਟੈਸਟ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ
ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਕਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ ਇੱਕ ਰੋਲਿੰਗ ਓਰਿਜਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਭੂਤਕਾਲ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਦੇ ਵੀ ਭਵਿੱਖ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨਾ ਲਓ। ਇਹ ਇਮਾਨਦਾਰ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਇੱਛਾਵਾਦੀ ਸੋਚ [2] ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਹੈ। -
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦੀ ਮਾਤਰਾ, ਅਤੇ ਜਹਾਜ਼
ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨਾਲ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀਆਂ ਵਾਪਸ ਕਰੋ, ਗਲਤੀ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਦੁਨੀਆ ਦੇ ਵਹਿਣ ਦੇ ਨਾਲ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ। ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਸੇਵਾਵਾਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਤਹ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, MAPE, WAPE, MASE) ਅਤੇ ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੰਡੋਜ਼ ਨੂੰ ਬਾਕਸ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਕੱਢਦੀਆਂ ਹਨ, ਜੋ ਸ਼ਾਸਨ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਾਂ ਨੂੰ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ [3]।
ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਜੰਗ ਦੀ ਕਹਾਣੀ: ਇੱਕ ਲਾਂਚ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਕੈਲੰਡਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ (ਖੇਤਰੀ ਛੁੱਟੀਆਂ + ਪ੍ਰੋਮੋ ਫਲੈਗ) 'ਤੇ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਦਿਨ ਬਿਤਾਇਆ ਅਤੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਅਦਲਾ-ਬਦਲੀ ਨਾਲੋਂ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਹਰੀਜ਼ੋਨ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘਟਾ ਦਿੱਤਾ। ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਗੁਣਵੱਤਾ ਮਾਡਲ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਹਰਾਉਂਦੀ ਹੈ - ਇੱਕ ਥੀਮ ਜੋ ਤੁਸੀਂ ਦੁਬਾਰਾ ਦੇਖੋਗੇ।
ਤੁਲਨਾ ਸਾਰਣੀ: ਉਹ ਟੂਲ ਜੋ AI ਨੂੰ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ 🧰
ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ ਅਪੂਰਣ - ਕੁਝ ਮਨੁੱਖੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਅਸਲੀ ਮੇਜ਼।
| ਟੂਲ / ਸਟੈਕ | ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਦਰਸ਼ਕ | ਕੀਮਤ | ਇਹ ਕਿਉਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ... ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ | ਨੋਟਸ |
|---|---|---|---|---|
| ਪੈਗੰਬਰ | ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਕ, ਉਤਪਾਦ ਲੋਕ | ਮੁਫ਼ਤ | ਮੌਸਮੀ + ਛੁੱਟੀਆਂ ਪੂਰੀਆਂ, ਜਲਦੀ ਜਿੱਤਾਂ | ਬੇਸਲਾਈਨ ਲਈ ਵਧੀਆ; ਆਊਟਲੀਅਰਾਂ ਨਾਲ ਠੀਕ ਹੈ |
| ਸਟੈਟਸ ਮਾਡਲ ARIMA | ਡਾਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ | ਮੁਫ਼ਤ | ਠੋਸ ਕਲਾਸੀਕਲ ਰੀੜ੍ਹ ਦੀ ਹੱਡੀ - ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ | ਸਥਿਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਦੇਖਭਾਲ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ |
| ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ | ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਟੀਮਾਂ | ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਟੀਅਰ | ਆਟੋਐਮਐਲ + ਫੀਚਰ ਟੂਲਿੰਗ + ਡਿਪਲਾਇਮੈਂਟ ਹੁੱਕ | ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ GCP 'ਤੇ ਹੋ ਤਾਂ ਇਹ ਸੌਖਾ ਹੈ। ਦਸਤਾਵੇਜ਼ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਤਿਆਰ ਹਨ। |
| ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ | AWS 'ਤੇ ਡਾਟਾ/ML ਟੀਮਾਂ | ਭੁਗਤਾਨ ਕੀਤਾ ਟੀਅਰ | ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ, ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਸਕੇਲੇਬਲ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟ | MAPE, WAPE, MASE ਵਰਗੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਉਪਲਬਧ ਹਨ [3]। |
| ਗਲੂਓਨਟੀਐਸ | ਖੋਜਕਰਤਾ, ਐਮਐਲ ਇੰਜੀਨੀਅਰ | ਮੁਫ਼ਤ | ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਡੂੰਘੇ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਐਕਸਟੈਂਸੀਬਲ | ਹੋਰ ਕੋਡ, ਹੋਰ ਕੰਟਰੋਲ |
| ਕੈਟਸ | ਪ੍ਰਯੋਗਕਰਤਾ | ਮੁਫ਼ਤ | ਮੈਟਾ ਦੀ ਟੂਲਕਿੱਟ - ਡਿਟੈਕਟਰ, ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ, ਡਾਇਗਨੌਸਟਿਕਸ | ਸਵਿਸ-ਆਰਮੀ ਮਾਹੌਲ, ਕਈ ਵਾਰ ਗੱਲਾਂ-ਬਾਤਾਂ |
| ਔਰਬਿਟ | ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੇ | ਮੁਫ਼ਤ | ਬੇਸੀਅਨ ਮਾਡਲ, ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅੰਤਰਾਲ | ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਪੁਰਾਣੇ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪਿਆਰ ਕਰਦੇ ਹੋ ਤਾਂ ਵਧੀਆ ਹੈ। |
| ਪਾਈਟੋਰਚ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ | ਡੂੰਘੇ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ | ਮੁਫ਼ਤ | ਆਧੁਨਿਕ ਡੀਐਲ ਪਕਵਾਨਾਂ, ਬਹੁ-ਲੜੀ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ | GPU, ਸਨੈਕਸ ਲਿਆਓ |
ਹਾਂ, ਵਾਕਾਂਸ਼ ਅਸਮਾਨ ਹੈ। ਇਹ ਅਸਲ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੰਜੀਨੀਅਰਿੰਗ ਜੋ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸੂਈ ਨੂੰ ਹਿਲਾਉਂਦੀ ਹੈ 🧩
AI ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦਾ ਸਭ ਤੋਂ ਸਰਲ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗੀ ਜਵਾਬ ਇਹ ਹੈ: ਅਸੀਂ ਲੜੀ ਨੂੰ ਇੱਕ ਨਿਗਰਾਨੀ ਅਧੀਨ ਸਿਖਲਾਈ ਸਾਰਣੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦੇ ਹਾਂ ਜੋ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਯਾਦ ਰੱਖਦੀ ਹੈ। ਕੁਝ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ ਵਾਲੀਆਂ ਚਾਲਾਂ:
-
ਲੈਗ ਅਤੇ ਵਿੰਡੋਜ਼ : y[t-1], y[t-7], y[t-28], ਪਲੱਸ ਰੋਲਿੰਗ ਮੀਨਜ਼ ਅਤੇ std dev ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹ ਮੋਮੈਂਟਮ ਅਤੇ ਇਨਰਸ਼ੀਆ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
-
ਮੌਸਮੀ ਸੰਕੇਤ : ਮਹੀਨਾ, ਹਫ਼ਤਾ, ਹਫ਼ਤੇ ਦਾ ਦਿਨ, ਦਿਨ ਦਾ ਘੰਟਾ। ਫੂਰੀਅਰ ਸ਼ਬਦ ਨਿਰਵਿਘਨ ਮੌਸਮੀ ਵਕਰ ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
-
ਕੈਲੰਡਰ ਅਤੇ ਇਵੈਂਟਸ : ਛੁੱਟੀਆਂ, ਉਤਪਾਦ ਲਾਂਚ, ਕੀਮਤਾਂ ਵਿੱਚ ਬਦਲਾਅ, ਪ੍ਰੋਮੋ। ਪੈਗੰਬਰ-ਸ਼ੈਲੀ ਦੇ ਛੁੱਟੀਆਂ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਸਿਰਫ਼ ਪੁਰਾਣੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਹਨ।
-
ਸੜਨ : ਇੱਕ ਮੌਸਮੀ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਘਟਾਓ ਅਤੇ ਬਾਕੀ ਬਚੇ ਹਿੱਸੇ ਨੂੰ ਮਾਡਲ ਬਣਾਓ ਜਦੋਂ ਪੈਟਰਨ ਮਜ਼ਬੂਤ ਹੋਣ; X-13 ਇਸ ਲਈ ਇੱਕ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਪਰਖਿਆ ਗਿਆ ਬੇਸਲਾਈਨ ਹੈ [1]।
-
ਬਾਹਰੀ ਰੈਗ੍ਰੇਸਰ : ਮੌਸਮ, ਮੈਕਰੋ ਇੰਡੈਕਸ, ਪੇਜਵਿਊ, ਖੋਜ ਦਿਲਚਸਪੀ।
-
ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਸੰਕੇਤ : ਸਧਾਰਨ ਕਰਾਸ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰੋਮੋ_ਫਲੈਗ × ਹਫ਼ਤੇ ਦਾ_ਦਿਨ। ਇਹ ਬਹੁਤ ਹੀ ਸੌਖਾ ਹੈ ਪਰ ਅਕਸਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਕਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੜੀ ਹਨ - ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹਜ਼ਾਰਾਂ SKU - ਤਾਂ ਤੁਸੀਂ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਲੜੀਵਾਰ ਜਾਂ ਗਲੋਬਲ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅਭਿਆਸ ਵਿੱਚ, ਸਮਾਂ-ਜਾਗਰੂਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲਾ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਬੂਸਟਡ ਮਾਡਲ ਅਕਸਰ ਆਪਣੇ ਭਾਰ ਤੋਂ ਵੱਧ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਪਰਿਵਾਰਾਂ ਦੀ ਚੋਣ: ਇੱਕ ਦੋਸਤਾਨਾ ਝਗੜਾ 🤼♀️
-
ARIMA/ETS
ਫਾਇਦੇ: ਵਿਆਖਿਆਯੋਗ, ਤੇਜ਼, ਠੋਸ ਬੇਸਲਾਈਨ। ਨੁਕਸਾਨ: ਪ੍ਰਤੀ-ਸੀਰੀਜ਼ ਟਿਊਨਿੰਗ ਪੈਮਾਨੇ 'ਤੇ ਅਸਪਸ਼ਟ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਅੰਸ਼ਕ ਸਵੈ-ਸਬੰਧ ਆਰਡਰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਚਮਤਕਾਰਾਂ ਦੀ ਉਮੀਦ ਨਾ ਕਰੋ। -
ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਿੰਗ
ਫਾਇਦੇ: ਸਾਰਣੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ, ਮਿਸ਼ਰਤ ਸਿਗਨਲਾਂ ਲਈ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਕਈ ਸੰਬੰਧਿਤ ਲੜੀ ਦੇ ਨਾਲ ਵਧੀਆ। ਨੁਕਸਾਨ: ਤੁਹਾਨੂੰ ਸਮੇਂ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਾਰਜ-ਕਾਰਣ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। -
ਡੂੰਘੀ ਸਿੱਖਿਆ
ਫਾਇਦੇ: ਗੈਰ-ਰੇਖਿਕਤਾ ਅਤੇ ਕਰਾਸ-ਸੀਰੀਜ਼ ਪੈਟਰਨਾਂ ਨੂੰ ਕੈਪਚਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨੁਕਸਾਨ: ਡੇਟਾ ਭੁੱਖਾ, ਡੀਬੱਗ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ। ਜਦੋਂ ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਅਮੀਰ ਸੰਦਰਭ ਜਾਂ ਲੰਬੇ ਇਤਿਹਾਸ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਚਮਕ ਸਕਦਾ ਹੈ; ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਇਹ ਭੀੜ-ਭੜੱਕੇ ਵਾਲੇ ਟ੍ਰੈਫਿਕ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸਪੋਰਟਸ ਕਾਰ ਹੈ। -
ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਅਤੇ ਐਨਸੈਂਬਲ
ਇਮਾਨਦਾਰ ਬਣੋ, ਇੱਕ ਮੌਸਮੀ ਬੇਸਲਾਈਨ ਨੂੰ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਬੂਸਟਰ ਨਾਲ ਸਟੈਕ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਇੱਕ ਹਲਕੇ LSTM ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਣਾ ਇੱਕ ਅਸਾਧਾਰਨ ਦੋਸ਼ੀ ਖੁਸ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਮੈਂ "ਸਿੰਗਲ ਮਾਡਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ" ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਰ ਪਿੱਛੇ ਹਟਿਆ ਹਾਂ ਜਿੰਨਾ ਮੈਂ ਮੰਨਦਾ ਹਾਂ।
ਕਾਰਣਤਾ ਬਨਾਮ ਸਹਿ-ਸਬੰਧ: ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲੋ 🧭
ਸਿਰਫ਼ ਇਸ ਲਈ ਕਿ ਦੋ ਲਾਈਨਾਂ ਇਕੱਠੀਆਂ ਘੁੰਮਦੀਆਂ ਹਨ, ਇਸਦਾ ਮਤਲਬ ਇਹ ਨਹੀਂ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਦੂਜੀ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਗ੍ਰੇਂਜਰ ਕਾਰਣਾਤਮਿਕਤਾ ਇਹ ਜਾਂਚ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਇੱਕ ਉਮੀਦਵਾਰ ਡਰਾਈਵਰ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਇਸਦੇ ਆਪਣੇ ਇਤਿਹਾਸ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹੋਏ, ਟੀਚੇ ਲਈ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਲੀਨੀਅਰ ਆਟੋਰਿਗਰੈਸਿਵ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਬਾਰੇ ਹੈ, ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਕਾਰਣਾਤਮਿਕਤਾ ਨਹੀਂ - ਇੱਕ ਸੂਖਮ ਪਰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਅੰਤਰ [4]।
ਉਤਪਾਦਨ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਅਜੇ ਵੀ ਡੋਮੇਨ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਸਮਝਦਾਰੀ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਉਦਾਹਰਣ: ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਦਿਨ ਦੇ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪ੍ਰਚੂਨ ਲਈ ਮਾਇਨੇ ਰੱਖਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਜੇਕਰ ਖਰਚ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਮਾਡਲ ਵਿੱਚ ਹੈ ਤਾਂ ਪਿਛਲੇ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਵਿਗਿਆਪਨ ਕਲਿੱਕਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਬੇਲੋੜਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ: ਜਿੱਥੇ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਗਲਤੀਆਂ ਲੁਕ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ 🔍
ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ AI ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਨਕਲ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਜੰਗਲੀ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋਗੇ:
-
ਰੋਲਿੰਗ-ਓਰਿਜਨ ਕਰਾਸ-ਵੈਲੀਡੇਸ਼ਨ : ਵਾਰ-ਵਾਰ ਪੁਰਾਣੇ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ ਅਤੇ ਅਗਲੇ ਹਿੱਸੇ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰੋ। ਇਹ ਸਮੇਂ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਲੀਕੇਜ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ [2]।
-
ਗਲਤੀ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ : ਉਹ ਚੁਣੋ ਜੋ ਤੁਹਾਡੇ ਫੈਸਲਿਆਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਵੇ। MAPE ਵਰਗੇ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਹਨ, ਪਰ ਭਾਰ ਵਾਲੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (WAPE) ਜਾਂ ਸਕੇਲ-ਮੁਕਤ (MASE) ਅਕਸਰ ਪੋਰਟਫੋਲੀਓ ਅਤੇ ਸਮੂਹਾਂ ਲਈ ਬਿਹਤਰ ਵਿਵਹਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ [3]।
-
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅੰਤਰਾਲ : ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਨਾ ਦਿਓ। ਅਨਿਸ਼ਚਿਤਤਾ ਦਾ ਸੰਚਾਰ ਕਰੋ। ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਘੱਟ ਹੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਹ ਘੱਟ ਹੈਰਾਨੀਆਂ ਨੂੰ ਪਸੰਦ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਗੱਲ: ਜਦੋਂ ਆਈਟਮਾਂ ਜ਼ੀਰੋ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਅਜੀਬ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਸੰਪੂਰਨ ਜਾਂ ਸਕੇਲਡ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿਓ, ਜਾਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਆਫਸੈੱਟ ਜੋੜੋ - ਬਸ ਇਕਸਾਰ ਰਹੋ।
ਵਹਾਅ ਹੁੰਦਾ ਹੈ: ਤਬਦੀਲੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣਾ 🌊
ਬਾਜ਼ਾਰਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲੀ, ਤਰਜੀਹਾਂ ਵਿੱਚ ਰੁਕਾਵਟ, ਸੈਂਸਰਾਂ ਦੀ ਉਮਰ। ਸੰਕਲਪ ਡ੍ਰਿਫਟ ਸਭ ਕੁਝ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਤੁਸੀਂ ਅੰਕੜਾ ਟੈਸਟਾਂ, ਸਲਾਈਡਿੰਗ-ਵਿੰਡੋ ਗਲਤੀਆਂ, ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵੰਡ ਜਾਂਚਾਂ ਨਾਲ ਡ੍ਰਿਫਟ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਫਿਰ ਇੱਕ ਰਣਨੀਤੀ ਚੁਣੋ: ਛੋਟੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੰਡੋਜ਼, ਸਮੇਂ-ਸਮੇਂ 'ਤੇ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ, ਜਾਂ ਅਨੁਕੂਲ ਮਾਡਲ ਜੋ ਔਨਲਾਈਨ ਅੱਪਡੇਟ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਖੇਤਰ ਦੇ ਸਰਵੇਖਣ ਕਈ ਡ੍ਰਿਫਟ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਕੂਲਨ ਨੀਤੀਆਂ ਦਿਖਾਉਂਦੇ ਹਨ; ਕੋਈ ਵੀ ਇੱਕ ਨੀਤੀ ਸਾਰਿਆਂ ਲਈ ਫਿੱਟ ਨਹੀਂ ਬੈਠਦੀ [5]।
ਵਿਹਾਰਕ ਪਲੇਬੁੱਕ: ਲਾਈਵ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ ਗਲਤੀ 'ਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਸੀਮਾਵਾਂ ਸੈੱਟ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਸਮਾਂ-ਸਾਰਣੀ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਫਾਲਬੈਕ ਬੇਸਲਾਈਨ ਤਿਆਰ ਰੱਖੋ। ਗਲੈਮਰਸ ਨਹੀਂ - ਬਹੁਤ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ।
ਸਮਝਾਉਣਯੋਗਤਾ: ਬਲੈਕ ਬਾਕਸ ਨੂੰ ਤੋੜੇ ਬਿਨਾਂ ਖੋਲ੍ਹਣਾ 🔦
SHAP ਵਰਗੇ ਮਾਡਲ-ਅਗਨੋਸਟਿਕ ਟੂਲ ਸਿਧਾਂਤਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਦਾ ਕਾਰਨ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਮੌਸਮੀਤਾ, ਕੀਮਤ, ਜਾਂ ਪ੍ਰੋਮੋ ਸਥਿਤੀ ਨੇ ਸੰਖਿਆ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਇਆ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਨਾਮਾ ਸਾਬਤ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਮੇਰੀ ਆਪਣੀ ਜਾਂਚ ਵਿੱਚ, ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਮੌਸਮੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਮੋ ਫਲੈਗ ਛੋਟੇ-ਦੂਰੀ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰਚੂਨ ਪੂਰਵ-ਅਨੁਮਾਨਾਂ 'ਤੇ ਹਾਵੀ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਲੰਬੇ-ਦੂਰੀ ਵਾਲੇ ਮੈਕਰੋ ਪ੍ਰੌਕਸੀਆਂ ਵੱਲ ਵਧਦੇ ਹਨ। ਤੁਹਾਡਾ ਮਾਈਲੇਜ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹੋਵੇਗਾ-ਸੁਹਾਵਣਾ ਢੰਗ ਨਾਲ।
ਕਲਾਉਡ ਅਤੇ ਐਮਐਲਓਪੀਐਸ: ਡਕਟ ਟੇਪ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ਿਪਿੰਗ ਪੂਰਵ ਅਨੁਮਾਨ 🚚
ਜੇਕਰ ਤੁਸੀਂ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਤਰਜੀਹ ਦਿੰਦੇ ਹੋ:
-
ਗੂਗਲ ਵਰਟੈਕਸ ਏਆਈ ਫੋਰਕਾਸ ਟਾਈਮ ਸੀਰੀਜ਼ ਨੂੰ ਗ੍ਰਹਿਣ ਕਰਨ, ਆਟੋਐਮਐਲ ਫੋਰਕਾਸਟਿੰਗ ਚਲਾਉਣ, ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਐਂਡਪੁਆਇੰਟਸ ਨੂੰ ਤੈਨਾਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਗਾਈਡਡ ਵਰਕਫਲੋ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਇੱਕ ਆਧੁਨਿਕ ਡੇਟਾ ਸਟੈਕ ਨਾਲ ਵੀ ਵਧੀਆ ਖੇਡਦਾ ਹੈ।
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਫੋਰਕਾਸਟ ਵੱਡੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਤੈਨਾਤੀ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ਡ ਬੈਕਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹਨ ਜੋ ਤੁਸੀਂ API ਰਾਹੀਂ ਖਿੱਚ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਜੋ ਗਵਰਨੈਂਸ ਅਤੇ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡਸ [3] ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਕੋਈ ਵੀ ਰਸਤਾ ਬਾਇਲਰਪਲੇਟ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਬਸ ਇੱਕ ਨਜ਼ਰ ਲਾਗਤਾਂ 'ਤੇ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਦੂਜੀ ਡਾਟਾ ਵੰਸ਼ 'ਤੇ। ਦੋ ਅੱਖਾਂ ਕੁੱਲ-ਮੁਸ਼ਕਲ ਪਰ ਸੰਭਵ ਹਨ।
ਇੱਕ ਮਿੰਨੀ ਕੇਸ ਵਾਕਥਰੂ: ਕੱਚੇ ਕਲਿੱਕਾਂ ਤੋਂ ਟ੍ਰੈਂਡ ਸਿਗਨਲ ਤੱਕ 🧭✨
ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਫ੍ਰੀਮੀਅਮ ਐਪ ਲਈ ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸਾਈਨਅੱਪ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ:
-
ਡਾਟਾ : ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਸਾਈਨਅੱਪ, ਚੈਨਲ ਦੁਆਰਾ ਵਿਗਿਆਪਨ ਖਰਚ, ਸਾਈਟ ਆਊਟੇਜ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪ੍ਰੋਮੋ ਕੈਲੰਡਰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ।
-
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ : ਲੈਗਸ 1, 7, 14; ਇੱਕ 7-ਦਿਨਾਂ ਦਾ ਰੋਲਿੰਗ ਔਸਤ; ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਦਿਨ ਦੇ ਝੰਡੇ; ਬਾਈਨਰੀ ਪ੍ਰੋਮੋ ਝੰਡੇ; ਇੱਕ ਫੂਰੀਅਰ ਮੌਸਮੀ ਸ਼ਬਦ; ਅਤੇ ਇੱਕ ਕੰਪੋਜ਼ਡ ਮੌਸਮੀ ਬਾਕੀ ਇਸ ਲਈ ਮਾਡਲ ਗੈਰ-ਦੁਹਰਾਓ ਵਾਲੇ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਮੌਸਮੀ ਸੜਨ ਅਧਿਕਾਰਤ ਅੰਕੜਿਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਕਲਾਸਿਕ ਚਾਲ ਹੈ ਕੰਮ-ਬੋਰਿੰਗ ਨਾਮ, ਵੱਡਾ ਭੁਗਤਾਨ [1]।
-
ਮਾਡਲ : ਸਾਰੇ ਜੀਓ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਗਲੋਬਲ ਮਾਡਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਗਰੇਡੀਐਂਟ-ਬੂਸਟਡ ਰੀਗ੍ਰੇਸਰ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰੋ।
-
ਬੈਕਟੈਸਟ : ਹਫਤਾਵਾਰੀ ਫੋਲਡ ਦੇ ਨਾਲ ਰੋਲਿੰਗ ਓਰੀਜਨ। ਆਪਣੇ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਹਿੱਸੇ 'ਤੇ WAPE ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ। ਸਮੇਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਬੈਕਟੈਸਟ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਨਤੀਜਿਆਂ ਲਈ ਗੈਰ-ਗੱਲਬਾਤਯੋਗ ਹਨ [2]।
-
ਸਮਝਾਓ : ਹਫ਼ਤਾਵਾਰੀ ਫੀਚਰ ਐਟ੍ਰੀਬਿਊਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ ਕਿ ਕੀ ਪ੍ਰੋਮੋ ਫਲੈਗ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਸਲਾਈਡਾਂ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਦਿਖਣ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ ਕੁਝ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।
-
ਨਿਗਰਾਨੀ : ਜੇਕਰ ਉਤਪਾਦ ਤਬਦੀਲੀ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪ੍ਰੋਮੋ ਪ੍ਰਭਾਵ ਘੱਟ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਜਾਂ ਹਫ਼ਤੇ ਦੇ ਦਿਨ ਦੇ ਪੈਟਰਨ ਬਦਲ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇੱਕ ਰੀਟ੍ਰੇਨ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ। ਡ੍ਰਿਫਟ ਕੋਈ ਬੱਗ ਨਹੀਂ ਹੈ - ਇਹ ਬੁੱਧਵਾਰ ਹੈ [5]।
ਨਤੀਜਾ: ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਬੈਂਡਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਨਾਲ ਹੀ ਇੱਕ ਡੈਸ਼ਬੋਰਡ ਜੋ ਦੱਸਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੂਈ ਨੂੰ ਕਿਸ ਚੀਜ਼ ਨੇ ਹਿਲਾਇਆ। ਘੱਟ ਬਹਿਸਾਂ, ਵਧੇਰੇ ਕਾਰਵਾਈ।
ਚੁੱਪ-ਚਾਪ ਬਚਣ ਲਈ ਖਤਰਿਆਂ ਅਤੇ ਮਿੱਥਾਂ 🚧
-
ਮਿੱਥ: ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਬਿਹਤਰ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਨਹੀਂ। ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਅਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਓਵਰਫਿਟਿੰਗ ਨੂੰ ਸੱਦਾ ਦਿੰਦੀਆਂ ਹਨ। ਉਹ ਰੱਖੋ ਜੋ ਬੈਕਟੈਸਟ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ ਸਮਝ ਨਾਲ ਇਕਸਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
-
ਮਿੱਥ: ਡੂੰਘੇ ਜਾਲ ਹਰ ਚੀਜ਼ ਨੂੰ ਮਾਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਕਈ ਵਾਰ ਹਾਂ, ਅਕਸਰ ਨਹੀਂ। ਜੇਕਰ ਡੇਟਾ ਛੋਟਾ ਜਾਂ ਸ਼ੋਰ ਵਾਲਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕਲਾਸੀਕਲ ਤਰੀਕੇ ਸਥਿਰਤਾ ਅਤੇ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ 'ਤੇ ਜਿੱਤਦੇ ਹਨ।
-
ਨੁਕਸਾਨ: ਲੀਕੇਜ। ਗਲਤੀ ਨਾਲ ਕੱਲ੍ਹ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਅੱਜ ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਸ਼ੰਸਾ ਹੋਵੇਗੀ ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਸਜ਼ਾ ਮਿਲੇਗੀ [2]।
-
ਖ਼ਤਰਾ: ਆਖਰੀ ਦਸ਼ਮਲਵ ਦਾ ਪਿੱਛਾ ਕਰਨਾ। ਜੇਕਰ ਤੁਹਾਡੀ ਸਪਲਾਈ ਲੜੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੈ, ਤਾਂ 7.3 ਅਤੇ 7.4 ਪ੍ਰਤੀਸ਼ਤ ਗਲਤੀ ਵਿਚਕਾਰ ਬਹਿਸ ਕਰਨਾ ਡਰਾਮਾ ਹੈ। ਫੈਸਲੇ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ 'ਤੇ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਿਤ ਕਰੋ।
-
ਮਿੱਥ: ਸਹਿ-ਸਬੰਧ ਤੋਂ ਕਾਰਣ-ਕਾਰਨ। ਗ੍ਰੇਂਜਰ ਟੈਸਟ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਦਾਰਸ਼ਨਿਕ ਸੱਚਾਈ ਦੀ ਨਹੀਂ - ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਗਾਰਡਰੇਲ ਵਜੋਂ ਵਰਤੋ, ਖੁਸ਼ਖਬਰੀ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ [4]।
ਲਾਗੂਕਰਨ ਚੈੱਕਲਿਸਟ ਜਿਸਨੂੰ ਤੁਸੀਂ ਕਾਪੀ-ਪੇਸਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ 📋
-
ਦੂਰੀ, ਏਕੀਕਰਣ ਦੇ ਪੱਧਰ, ਅਤੇ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਲਏ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਫੈਸਲੇ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰੋ।
-
ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਸਮਾਂ ਸੂਚਕਾਂਕ ਬਣਾਓ, ਅੰਤਰਾਲਾਂ ਨੂੰ ਭਰੋ ਜਾਂ ਫਲੈਗ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕਸਾਰ ਕਰੋ।
-
ਕਰਾਫਟ ਲੈਗਸ, ਰੋਲਿੰਗ ਸਟੈਟਸ, ਮੌਸਮੀ ਝੰਡੇ, ਅਤੇ ਕੁਝ ਡੋਮੇਨ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਨ੍ਹਾਂ 'ਤੇ ਤੁਸੀਂ ਭਰੋਸਾ ਕਰਦੇ ਹੋ।
-
ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਬੇਸਲਾਈਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰੋ, ਫਿਰ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਇੱਕ ਹੋਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮਾਡਲ ਵੱਲ ਮੁੜੋ।
-
ਤੁਹਾਡੇ ਕਾਰੋਬਾਰ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਮੈਟ੍ਰਿਕ ਨਾਲ ਰੋਲਿੰਗ-ਓਰਿਜਿਨ ਬੈਕਟੈਸਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰੋ [2][3]।
-
ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਅੰਤਰਾਲ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ - ਵਿਕਲਪਿਕ ਨਹੀਂ।
-
ਜਹਾਜ਼ ਭੇਜੋ, ਵਹਿਣ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਇੱਕ ਸ਼ਡਿਊਲ ਅਤੇ ਅਲਰਟ 'ਤੇ ਦੁਬਾਰਾ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿਓ [5]।
ਬਹੁਤ ਲੰਮਾ, ਮੈਂ ਇਸਨੂੰ ਪੜ੍ਹਿਆ ਨਹੀਂ - ਅੰਤਿਮ ਟਿੱਪਣੀਆਂ 💬
ਏਆਈ ਰੁਝਾਨਾਂ ਦੀ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਧਾਰਨ ਸੱਚਾਈ: ਇਹ ਜਾਦੂਈ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਬਾਰੇ ਘੱਟ ਅਤੇ ਅਨੁਸ਼ਾਸਿਤ, ਸਮੇਂ-ਜਾਗਰੂਕ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਬਾਰੇ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹੈ। ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ, ਇਮਾਨਦਾਰੀ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ, ਸਰਲਤਾ ਨਾਲ ਸਮਝਾਓ, ਅਤੇ ਅਸਲੀਅਤ ਬਦਲਣ ਦੇ ਨਾਲ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਓ। ਇਹ ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਚਿਕਨਾਈ ਵਾਲੇ ਨੋਬਸ ਨਾਲ ਰੇਡੀਓ ਨੂੰ ਟਿਊਨ ਕਰਨ ਵਰਗਾ ਹੈ - ਥੋੜ੍ਹਾ ਜਿਹਾ ਫਿੱਕਾ, ਕਈ ਵਾਰ ਸਥਿਰ, ਪਰ ਜਦੋਂ ਸਟੇਸ਼ਨ ਆਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਚੀਜ਼ ਖੋਹ ਲੈਂਦੇ ਹੋ: ਸਮੇਂ ਦਾ ਸਤਿਕਾਰ ਕਰੋ, ਇੱਕ ਸ਼ੱਕੀ ਵਾਂਗ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰਦੇ ਰਹੋ। ਬਾਕੀ ਸਿਰਫ਼ ਟੂਲਿੰਗ ਅਤੇ ਸੁਆਦ ਹੈ।
ਹਵਾਲੇ
-
ਅਮਰੀਕੀ ਜਨਗਣਨਾ ਬਿਊਰੋ - X-13ARIMA-SEATS ਮੌਸਮੀ ਸਮਾਯੋਜਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ । ਲਿੰਕ
-
ਹਾਈਂਡਮੈਨ ਅਤੇ ਐਥਾਨਾਸੋਪੋਲੋਸ - ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ: ਸਿਧਾਂਤ ਅਤੇ ਅਭਿਆਸ (FPP3), §5.10 ਸਮਾਂ ਲੜੀ ਕਰਾਸ-ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ । ਲਿੰਕ
-
ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਵੈੱਬ ਸੇਵਾਵਾਂ - ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ (ਐਮਾਜ਼ਾਨ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ) । ਲਿੰਕ
-
ਹਿਊਸਟਨ ਯੂਨੀਵਰਸਿਟੀ - ਗ੍ਰੇਂਜਰ ਕਾਜ਼ੈਲਿਟੀ (ਲੈਕਚਰ ਨੋਟਸ) । ਲਿੰਕ
-
ਗਾਮਾ ਆਦਿ - ਸੰਕਲਪ ਡ੍ਰਿਫਟ ਅਨੁਕੂਲਨ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਰਵੇਖਣ (ਖੁੱਲਾ ਸੰਸਕਰਣ)। ਲਿੰਕ