Amazon Forecast এর সাথে সময় সিরিজের পূর্বাভাস দিয়ে আপনার সফল যাত্রা শুরু করুন

সমস্ত আকারের সংস্থাগুলি তাদের ব্যবসার বৃদ্ধি, দক্ষতা উন্নত করতে এবং তাদের গ্রাহকদের আগের চেয়ে আরও ভাল পরিষেবা দেওয়ার জন্য সচেষ্ট। যদিও ভবিষ্যত অনিশ্চিত, একটি ডেটা-চালিত, বিজ্ঞান-ভিত্তিক পদ্ধতির সাহায্য করতে পারে সামনে কী আছে তা সফলভাবে পছন্দের সমুদ্রের মধ্য দিয়ে নেভিগেট করার জন্য।

প্রতিটি শিল্প বিভিন্ন পরিকল্পনার প্রয়োজনীয়তা মোকাবেলার জন্য সময় সিরিজের পূর্বাভাস ব্যবহার করে, যার মধ্যে কিন্তু সীমাবদ্ধ নয়:

এই পোস্টে, আমরা শুরু করার জন্য পাঁচটি সেরা অনুশীলনের রূপরেখা দিই আমাজন পূর্বাভাস, এবং আপনার ব্যবসায় উচ্চ-নির্ভুল মেশিন লার্নিং (ML) পূর্বাভাসের ক্ষমতা প্রয়োগ করুন।

কেন আমাজন পূর্বাভাস

AWS Amazon Forecast নামে একটি সম্পূর্ণরূপে পরিচালিত সময় সিরিজের পূর্বাভাস পরিষেবা অফার করে যা আপনাকে ML দক্ষতার প্রয়োজন ছাড়াই চলমান স্বয়ংক্রিয় সময় সিরিজের পূর্বাভাস তৈরি এবং বজায় রাখতে দেয়। উপরন্তু, আপনি কোড লিখতে, এমএল মডেল তৈরি করতে বা পরিকাঠামো পরিচালনার প্রয়োজন ছাড়াই পুনরাবৃত্তিযোগ্য পূর্বাভাস অপারেশন তৈরি এবং স্থাপন করতে পারেন।

পূর্বাভাসের ক্ষমতা এটিকে বিশ্লেষক এবং সাপ্লাই চেইন ম্যানেজার থেকে শুরু করে ডেভেলপার এবং এমএল বিশেষজ্ঞদের বিস্তৃত গ্রাহক ভূমিকা পরিবেশন করতে দেয়। গ্রাহকরা কেন পূর্বাভাসকে সমর্থন করেন তার বেশ কয়েকটি কারণ রয়েছে: এটি উচ্চ নির্ভুলতা, পুনরাবৃত্তিযোগ্য ফলাফল এবং বিশেষ প্রযুক্তিগত সংস্থান প্রাপ্যতার জন্য অপেক্ষা না করে স্ব-পরিষেবা করার ক্ষমতা প্রদান করে। পূর্বাভাসটি ডেটা সায়েন্স বিশেষজ্ঞদের দ্বারাও নির্বাচন করা হয় কারণ এটি স্ব-টিউন করা মডেলগুলির একটি সমষ্টির উপর ভিত্তি করে অত্যন্ত নির্ভুল ফলাফল প্রদান করে এবং কোনো নির্দিষ্ট আকারের ক্লাস্টার স্থাপন বা পরিচালনা না করেই দ্রুত পরীক্ষা করার নমনীয়তা প্রদান করে। এর এমএল মডেলগুলি প্রচুর সংখ্যক আইটেমের জন্য পূর্বাভাস সমর্থন করা সহজ করে তোলে এবং সঠিক উৎপন্ন করতে পারে কোল্ড-স্টার্ট আইটেমগুলির জন্য পূর্বাভাস কোন ইতিহাস ছাড়া।

পূর্বাভাস দিয়ে শুরু করার সময় পাঁচটি সেরা অনুশীলন

পূর্বাভাস ডেভেলপার এবং ডেটা বিজ্ঞানীদের জন্য উচ্চ নির্ভুলতা এবং দ্রুত সময়ের বাজার প্রদান করে। যদিও অত্যন্ত নির্ভুল টাইম সিরিজ মডেল তৈরি করা সহজ করা হয়েছে, এই পোস্টটি আপনার অনবোর্ডিং এবং সময়কে ত্বরান্বিত করার জন্য সর্বোত্তম অনুশীলন প্রদান করে। সাফল্যে পৌঁছানোর জন্য একটু কঠোরতা এবং সম্ভবত কয়েক রাউন্ড পরীক্ষা প্রয়োগ করতে হবে। একটি সফল পূর্বাভাস যাত্রা একাধিক কারণের উপর নির্ভর করে, কিছু সূক্ষ্ম।

পূর্বাভাসের সাথে কাজ শুরু করার সময় এইগুলি কিছু মূল আইটেম যা আপনার বিবেচনা করা উচিত।

সহজ শুরু করুন

নিম্নলিখিত ফ্লাইহুইলে দেখানো হয়েছে, একটি ব্যবহার করে এমন একটি সাধারণ মডেল দিয়ে শুরু করার কথা বিবেচনা করুন লক্ষ্য সময়ের সিরিজ আপনার ইনপুট ডেটার প্রথম সেটের প্রস্তাব করার সাথে সাথে একটি বেসলাইন তৈরি করতে ডেটাসেট। পরবর্তী পরীক্ষা অন্যান্য যোগ করতে পারেন সাময়িক বৈশিষ্ট্য এবং স্ট্যাটিক মেটাডেটা মডেল নির্ভুলতা উন্নত একটি লক্ষ্য সঙ্গে. প্রতিবার একটি পরিবর্তন করা হলে, আপনি পরিমাপ করতে পারেন এবং শিখতে পারেন যে পরিবর্তনটি কতটা সাহায্য করেছে, যদি না হয়। আপনার মূল্যায়নের উপর নির্ভর করে, আপনি প্রদত্ত বৈশিষ্ট্যের নতুন সেট রাখার সিদ্ধান্ত নিতে পারেন, অথবা পিভট করে অন্য বিকল্প চেষ্টা করে দেখতে পারেন।

বহিরাগতদের উপর ফোকাস করুন

পূর্বাভাস দিয়ে, আপনি সমগ্র ডেটাসেটের নির্ভুলতার পরিসংখ্যান পেতে পারেন। এটি স্বীকার করা গুরুত্বপূর্ণ যে যদিও এই শীর্ষ-স্তরের পরিসংখ্যানটি আকর্ষণীয়, তবে এটি শুধুমাত্র দিকনির্দেশনামূলকভাবে সঠিক হিসাবে দেখা উচিত। শীর্ষ-স্তরের পরিসংখ্যানের পরিবর্তে আপনার আইটেম-স্তরের নির্ভুলতার পরিসংখ্যানগুলিতে মনোনিবেশ করা উচিত। একটি গাইড হিসাবে নিম্নলিখিত scatterplot বিবেচনা করুন. ডেটাসেটের কিছু আইটেমের উচ্চ নির্ভুলতা থাকবে; এই জন্য কোন পদক্ষেপ প্রয়োজন.

একটি মডেল তৈরি করার সময়, আপনাকে "অন্বেষণমূলক সময়-সিরিজ" হিসাবে লেবেলযুক্ত কিছু পয়েন্ট অন্বেষণ করা উচিত। এই অনুসন্ধানমূলক ক্ষেত্রে, মূল্যের ভিন্নতা, প্রচারমূলক ব্যয়, সুস্পষ্ট ঋতু বৈশিষ্ট্য এবং স্থানীয়, বাজার, বৈশ্বিক, এবং অন্যান্য বাস্তব-বিশ্বের ঘটনা এবং অবস্থার অন্তর্ভুক্তির মতো আরও ইনপুট ডেটা অন্তর্ভুক্ত করে কীভাবে নির্ভুলতা উন্নত করা যায় তা নির্ধারণ করুন।

পূর্বাভাস তৈরি করার আগে ভবিষ্যদ্বাণীর নির্ভুলতা পর্যালোচনা করুন

আপনি ব্যাকটেস্ট সময়কালে ভবিষ্যদ্বাণীর যথার্থতা পর্যালোচনা না করা পর্যন্ত পূর্বাভাসের সাথে ভবিষ্যতের তারিখের পূর্বাভাস তৈরি করবেন না। পূর্ববর্তী স্ক্যাটারপ্লট টাইম সিরিজ লেভেলের নির্ভুলতাকে চিত্রিত করে, যা ভবিষ্যতের তারিখের ভবিষ্যদ্বাণীগুলি কেমন হবে তার জন্য আপনার সর্বোত্তম ইঙ্গিত, অন্যান্য সমস্ত জিনিস একই রকম। যদি এই সময়কাল আপনার প্রয়োজনীয় স্তরের নির্ভুলতা প্রদান না করে, তাহলে ভবিষ্যতের তারিখের পূর্বাভাস অপারেশনের সাথে এগিয়ে যাবেন না, কারণ এটি অদক্ষ ব্যয়ের দিকে পরিচালিত করতে পারে। পরিবর্তে, আপনার ইনপুট ডেটা বাড়ানোর উপর ফোকাস করুন এবং ইনোভেশন ফ্লাইহুইলে আরেকটি রাউন্ড চেষ্টা করুন, যেমনটি আগে আলোচনা করা হয়েছে।

প্রশিক্ষণের সময় কমিয়ে দিন

আপনি দুটি প্রক্রিয়ার মাধ্যমে প্রশিক্ষণের সময় কমাতে পারেন। প্রথমত, পূর্বাভাস ব্যবহার করুন পুনরায় প্রশিক্ষণ ফাংশন ট্রান্সফার লার্নিংয়ের মাধ্যমে প্রশিক্ষণের সময় কমাতে সাহায্য করতে। দ্বিতীয়, সঙ্গে মডেল প্রবাহ প্রতিরোধ ভবিষ্যদ্বাণীকারী পর্যবেক্ষণ শুধুমাত্র প্রয়োজন হলে প্রশিক্ষণের মাধ্যমে।

পুনরাবৃত্তিযোগ্য প্রক্রিয়া তৈরি করুন

আমরা আপনাকে এর মাধ্যমে পূর্বাভাস কর্মপ্রবাহ তৈরি না করার জন্য উত্সাহিত করি এডাব্লুএস ম্যানেজমেন্ট কনসোল অথবা স্ক্র্যাচ থেকে API ব্যবহার করে যতক্ষণ না আপনি অন্তত আমাদের মূল্যায়ন করছেন AWS নমুনা GitHub রেপো. GitHub নমুনাগুলির সাথে আমাদের লক্ষ্য হল ঘর্ষণ দূর করতে এবং ইতিমধ্যেই চিন্তাভাবনা করে ডিজাইন করা পুনরাবৃত্তিযোগ্য ওয়ার্কফ্লোগুলির সাথে আপনার সময়-টু-বাজারকে ত্বরান্বিত করতে সহায়তা করা। এই কর্মপ্রবাহগুলি সার্ভারহীন এবং একটি নিয়মিত সময়সূচীতে চালানোর জন্য নির্ধারিত হতে পারে।

আমাদের অফিসিয়াল GitHub রেপোতে যান, যেখানে আপনি প্রদত্ত পদক্ষেপগুলি অনুসরণ করে দ্রুত আমাদের সমাধান নির্দেশিকা স্থাপন করতে পারেন। নিম্নলিখিত চিত্রে দেখানো হয়েছে, ওয়ার্কফ্লো একটি সম্পূর্ণ এন্ড-টু-এন্ড পাইপলাইন প্রদান করে যা ঐতিহাসিক ডেটা পুনরুদ্ধার করতে পারে, এটি আমদানি করতে পারে, মডেল তৈরি করতে পারে এবং মডেলগুলির বিপরীতে অনুমান তৈরি করতে পারে—সবকিছুই কোড লেখার প্রয়োজন ছাড়াই৷

নিম্নলিখিত চিত্রটি শুধুমাত্র একটি মডিউলের মধ্যে একটি গভীর দৃষ্টিভঙ্গি প্রদান করে, যা দ্বারা সমর্থিত অসংখ্য ডেটাবেস উত্স থেকে মডেল প্রশিক্ষণের জন্য ঐতিহাসিক তথ্য সংগ্রহ করতে সক্ষম আমাজন এথেনা ফেডারেটেড কোয়েরি.

আজই শুরু করো

আপনি কয়েকদিন থেকে সপ্তাহের মধ্যে একটি সম্পূর্ণ স্বয়ংক্রিয় উত্পাদন কর্মপ্রবাহ বাস্তবায়ন করতে পারেন, বিশেষ করে যখন আমাদের ওয়ার্কফ্লো অর্কেস্ট্রেশন পাইপলাইনের সাথে যুক্ত করা হয় GitHub নমুনা সংগ্রহস্থল.

এই পুনঃ:উদ্ভাবন ভিডিওটি এমন একটি গ্রাহকের ব্যবহারের ক্ষেত্রে হাইলাইট করে যারা এই গিটহাব মডেলটি ব্যবহার করে তাদের কর্মপ্রবাহ স্বয়ংক্রিয় করে:

অত্যন্ত নির্ভুল ML-ভিত্তিক পূর্বাভাসের মাধ্যমে আপনার ব্যবসার লক্ষ্য অর্জনে সহায়তা করার জন্য পূর্বাভাসের অনেক অন্তর্নির্মিত ক্ষমতা রয়েছে। আপনার যদি কোনো প্রশ্ন থাকে তবে আমরা আপনাকে আপনার AWS অ্যাকাউন্ট টিমের সাথে যোগাযোগ করতে উত্সাহিত করি এবং তাদের জানান যে আপনি নির্দেশিকা এবং দিকনির্দেশনা দেওয়ার জন্য একজন টাইম সিরিজ বিশেষজ্ঞের সাথে কথা বলতে চান। কীভাবে পূর্বাভাস ব্যবহার করতে হয় তা শিখতে আপনাকে সহায়তা করার জন্য আমরা কর্মশালাও অফার করতে পারি।

আমরা আপনাকে এবং আপনার সংস্থাকে সমর্থন করতে এখানে আছি কারণ আপনি আপনার কোম্পানিতে চাহিদার পূর্বাভাস স্বয়ংক্রিয় এবং উন্নত করার চেষ্টা করছেন। একটি আরও সঠিক পূর্বাভাসের ফলে উচ্চতর বিক্রয়, বর্জ্যের উল্লেখযোগ্য হ্রাস, নিষ্ক্রিয় তালিকা হ্রাস এবং শেষ পর্যন্ত গ্রাহক পরিষেবার উচ্চ স্তর হতে পারে।

আজই ব্যবস্থা নিন; একটি ভাল আগামীকাল তৈরি শুরু করার জন্য বর্তমানের চেয়ে ভাল সময় আর নেই।

---

লেখক সম্পর্কে

চার্লস লাফলিন একজন প্রিন্সিপাল এআই/এমএল স্পেশালিস্ট সলিউশন আর্কিটেক্ট এবং AWS এ টাইম সিরিজ ML টিমের অভ্যন্তরে কাজ করেন। তিনি আমাজন পূর্বাভাস পরিষেবার রোডম্যাপ তৈরি করতে সাহায্য করেন এবং অত্যাধুনিক AWS প্রযুক্তি এবং চিন্তা নেতৃত্ব ব্যবহার করে তাদের ব্যবসায় রূপান্তরিত করতে বিভিন্ন AWS গ্রাহকদের সাথে প্রতিদিন সহযোগিতা করেন। চার্লস সাপ্লাই চেইন ম্যানেজমেন্টে এমএস ধারণ করেছেন এবং গত এক দশক ধরে ভোক্তা প্যাকেজড পণ্য শিল্পে কাজ করেছেন।

ড্যান সিনরিচ আমাজন পূর্বাভাসের জন্য একজন সিনিয়র প্রোডাক্ট ম্যানেজার। তিনি লো-কোড/নো-কোড মেশিন লার্নিংকে গণতন্ত্রীকরণ এবং ব্যবসায়িক ফলাফল উন্নত করতে এটি প্রয়োগ করার দিকে মনোনিবেশ করেছেন। কাজের বাইরে, তাকে হকি খেলতে, তার টেনিস পরিবেশন, স্কুবা ডাইভিং এবং কল্পবিজ্ঞান পড়ার চেষ্টা করতে দেখা যায়।