La previsión de series temporales es una herramienta esencial en diversas industrias para tomar decisiones fundamentadas al predecir valores futuros de datos dependientes del tiempo. Una serie temporal es una secuencia de puntos de datos registrada a intervalos regulares, como los ingresos diarios por ventas, las lecturas de temperatura por hora o los precios del mercado de valores por semana. Estas previsiones son cruciales para anticipar tendencias y demandas futuras en áreas como la demanda de productos, los mercados financieros, el consumo de energía, entre muchas otras.
Sin embargo, crear previsiones precisas y fiables presenta desafíos significativos debido a factores como la estacionalidad, las tendencias subyacentes y las influencias externas que pueden afectar drásticamente los datos. Además, los modelos de previsión tradicionales a menudo requieren un amplio conocimiento del dominio y ajustes manuales, lo que puede ser lento y complejo.
Para abordar estos retos, se ha explorado un enfoque integral para la previsión de series temporales utilizando el Kit de Desarrollo de Software (SDK) de AutoMLV2 de Amazon SageMaker. SageMaker AutoMLV2 es parte del conjunto SageMaker Autopilot, que automatiza el flujo de trabajo de aprendizaje automático de extremo a extremo, desde la preparación de datos hasta el despliegue del modelo. Este enfoque ofrece estrategias eficaces para predecir puntos de datos futuros en una serie temporal, aprovechando el poder del aprendizaje automático sin necesidad de una experiencia profunda en desarrollo de modelos.
La preparación de datos es fundamental para cualquier proyecto de aprendizaje automático. Utilizando un conjunto de datos sintéticos de ventas de productos en varias ubicaciones, se preparó detenidamente la entrada para el modelo de SageMaker AutoML de previsión de series temporales. Este proceso implica una clasificación minuciosa de los datos y su división en conjuntos de entrenamiento y pruebas, asegurando que la integridad de los datos de series temporales se mantenga.
Al entrenar modelos, SageMaker AutoMLV2 disminuye los recursos necesarios al automatizar tareas como la selección de algoritmos y la afinación de modelos, determinando así la mejor solución para el problema específico de predicción de series temporales.
Una vez entrenado, el modelo se puede desplegar para inferencias en tiempo real o por lotes, proporcionando pronósticos inmediatos o generando predicciones en masa según sea necesario. Este despliegue eficiente de modelos permite a las empresas realizar previsiones confiables y tomar decisiones impulsadas por datos con rapidez y confianza.
En resumen, el uso de Amazon SageMaker AutoMLV2 para la previsión de series temporales no solo ahorra tiempo y recursos, sino que también posibilita a las empresas predecir futuros escenarios de manera precisa y eficiente, favoreciendo una toma de decisiones más informada en diversas áreas comerciales.
vía: AWS machine learning blog
