Amazon Forecast کے ساتھ ٹائم سیریز کی پیشن گوئی کے ساتھ اپنا کامیاب سفر شروع کریں۔

تمام سائز کی تنظیمیں اپنے کاروبار کو بڑھانے، کارکردگی کو بہتر بنانے، اور اپنے صارفین کو پہلے سے بہتر خدمات فراہم کرنے کی کوشش کر رہی ہیں۔ اگرچہ مستقبل غیر یقینی ہے، ڈیٹا پر مبنی، سائنس پر مبنی نقطہ نظر یہ اندازہ لگانے میں مدد کر سکتا ہے کہ انتخاب کے سمندر میں کامیابی کے ساتھ تشریف لے جانے کے لیے آگے کیا ہے۔

ہر صنعت منصوبہ بندی کی مختلف ضروریات کو پورا کرنے کے لیے ٹائم سیریز کی پیشن گوئی کا استعمال کرتی ہے، بشمول لیکن ان تک محدود نہیں:

اس پوسٹ میں، ہم شروع کرنے کے لیے پانچ بہترین طریقوں کا خاکہ پیش کرتے ہیں۔ ایمیزون کی پیشن گوئی، اور اپنے کاروبار پر انتہائی درست مشین لرننگ (ML) پیشن گوئی کی طاقت کا اطلاق کریں۔

ایمیزون کی پیشن گوئی کیوں؟

AWS ایک مکمل طور پر منظم ٹائم سیریز پیشن گوئی کی خدمت پیش کرتا ہے جسے Amazon Forecast کہا جاتا ہے جو آپ کو ایم ایل مہارت کی ضرورت کے بغیر جاری خودکار ٹائم سیریز کی پیشن گوئیاں بنانے اور برقرار رکھنے کی اجازت دیتی ہے۔ اس کے علاوہ، آپ کوڈ لکھنے، ایم ایل ماڈلز بنانے، یا انفراسٹرکچر کو منظم کرنے کی ضرورت کے بغیر دہرائی جانے والی پیشن گوئی کی کارروائیوں کو بنا اور تعینات کر سکتے ہیں۔

پیشن گوئی کی صلاحیتیں اسے تجزیہ کاروں اور سپلائی چین مینیجرز سے لے کر ڈویلپرز اور ایم ایل ماہرین تک وسیع پیمانے پر گاہک کے کردار ادا کرنے کی اجازت دیتی ہیں۔ صارفین کی پیشن گوئی کو پسند کرنے کی کئی وجوہات ہیں: یہ اعلیٰ درستگی، دوبارہ قابل نتائج، اور خصوصی تکنیکی وسائل کی دستیابی کا انتظار کیے بغیر خود خدمت کرنے کی صلاحیت پیش کرتا ہے۔ پیشن گوئی کا انتخاب ڈیٹا سائنس کے ماہرین کے ذریعہ بھی کیا جاتا ہے کیونکہ یہ خود ساختہ ماڈلز کے جوڑ کی بنیاد پر انتہائی درست نتائج فراہم کرتا ہے، اور کسی خاص سائز کے کلسٹرز کو تعینات یا منظم کیے بغیر تیزی سے تجربہ کرنے کی لچک۔ اس کے ایم ایل ماڈلز بڑی تعداد میں آئٹمز کے لیے پیشن گوئی کی حمایت کرنا بھی آسان بناتے ہیں، اور درست پیدا کر سکتے ہیں۔ کولڈ اسٹارٹ آئٹمز کی پیشن گوئی بغیر تاریخ کے۔

پیشن گوئی کے ساتھ شروع کرتے وقت پانچ بہترین طریقے

پیشن گوئی ڈیولپرز اور ڈیٹا سائنسدانوں کے لیے اعلیٰ درستگی اور فوری وقت سے مارکیٹ فراہم کرتی ہے۔ اگرچہ انتہائی درست ٹائم سیریز ماڈلز کو تیار کرنا آسان بنا دیا گیا ہے، لیکن یہ پوسٹ آپ کے آن بورڈنگ کو تیز کرنے اور وقت کی قدر کرنے کے لیے بہترین طریقے فراہم کرتی ہے۔ کامیابی تک پہنچنے کے لیے تھوڑی سختی اور شاید تجربات کے ایک دو دور کا اطلاق کرنا ضروری ہے۔ ایک کامیاب پیشین گوئی کا سفر متعدد عوامل پر منحصر ہے، کچھ ٹھیک ٹھیک۔

پیشن گوئی کے ساتھ کام شروع کرتے وقت یہ کچھ اہم چیزیں ہیں جن پر آپ کو غور کرنا چاہیے۔

آسان شروع کریں

جیسا کہ مندرجہ ذیل فلائی وہیل میں دکھایا گیا ہے، ایک سادہ ماڈل سے شروع کرنے پر غور کریں جو a استعمال کرتا ہے۔ ہدف کے وقت کی سیریز ایک بیس لائن تیار کرنے کے لیے ڈیٹا سیٹ جیسا کہ آپ اپنے ان پٹ ڈیٹا کا پہلا سیٹ تجویز کرتے ہیں۔ اس کے بعد کے تجربات دوسرے میں شامل کر سکتے ہیں۔ وقتی خصوصیات اور جامد میٹا ڈیٹا ماڈل کی درستگی کو بہتر بنانے کے مقصد کے ساتھ۔ ہر بار جب کوئی تبدیلی کی جاتی ہے، تو آپ پیمائش کر سکتے ہیں اور جان سکتے ہیں کہ تبدیلی نے کتنی مدد کی ہے، اگر بالکل نہیں۔ آپ کی تشخیص پر منحصر ہے، آپ فراہم کردہ خصوصیات کے نئے سیٹ کو برقرار رکھنے کا فیصلہ کر سکتے ہیں، یا پیوٹ کریں اور دوسرا آپشن آزمائیں۔

باہر والوں پر توجہ دیں۔

پیشن گوئی کے ساتھ، آپ پورے ڈیٹاسیٹ کے لیے درستگی کے اعدادوشمار حاصل کر سکتے ہیں۔ یہ جاننا ضروری ہے کہ اگرچہ یہ اعلیٰ سطحی اعدادوشمار دلچسپ ہے، لیکن اسے صرف سمتی طور پر درست سمجھا جانا چاہیے۔ آپ کو اعلیٰ سطح کے اعدادوشمار کے بجائے آئٹم کی سطح کے درستگی کے اعدادوشمار پر توجہ دینی چاہیے۔ گائیڈ کے طور پر درج ذیل سکیٹر پلاٹ پر غور کریں۔ ڈیٹاسیٹ میں کچھ آئٹمز کی درستگی زیادہ ہو گی۔ ان کے لیے کسی کارروائی کی ضرورت نہیں ہے۔

ایک ماڈل بناتے وقت، آپ کو "تحقیقاتی ٹائم سیریز" کے طور پر لیبل کیے گئے کچھ نکات کو تلاش کرنا چاہیے۔ ان تحقیقاتی معاملات میں، مزید ان پٹ ڈیٹا کو شامل کرکے درستگی کو بہتر بنانے کا تعین کریں، جیسے قیمتوں میں تغیرات، پروموشنل اخراجات، موسم کی واضح خصوصیات، اور مقامی، مارکیٹ، عالمی، اور حقیقی دنیا کے دیگر واقعات اور حالات کو شامل کرنا۔

پیشن گوئی کرنے سے پہلے پیشن گوئی کی درستگی کا جائزہ لیں۔

پیشن گوئی کے ساتھ مستقبل کی تاریخ کی پیشن گوئیاں نہ بنائیں جب تک کہ آپ بیک ٹیسٹ مدت کے دوران پیشین گوئی کی درستگی کا جائزہ نہ لیں۔ سابقہ ​​سکیٹر پلاٹ ٹائم سیریز کی سطح کی درستگی کو واضح کرتا ہے، جو کہ آپ کا بہترین اشارہ ہے کہ مستقبل کی تاریخ کی پیشین گوئیاں کیسی نظر آئیں گی، باقی تمام چیزیں ایک جیسی ہیں۔ اگر یہ مدت آپ کی درستگی کی مطلوبہ سطح فراہم نہیں کر رہی ہے، تو مستقبل کی تاریخ کی پیشن گوئی کی کارروائی کے ساتھ آگے نہ بڑھیں، کیونکہ یہ غیر موثر اخراجات کا باعث بن سکتا ہے۔ اس کے بجائے، اپنے ان پٹ ڈیٹا کو بڑھانے اور انوویشن فلائی وہیل پر ایک اور راؤنڈ آزمانے پر توجہ مرکوز کریں، جیسا کہ پہلے بات کی گئی ہے۔

تربیت کا وقت کم کریں۔

آپ دو میکانزم کے ذریعے تربیت کا وقت کم کر سکتے ہیں۔ سب سے پہلے، Forecast کا استعمال کریں۔ دوبارہ تربیت کی تقریب ٹرانسفر لرننگ کے ذریعے تربیت کے وقت کو کم کرنے میں مدد کرنے کے لیے۔ دوسرا، کے ساتھ ماڈل بڑھے کو روکنے کے پیشن گوئی کی نگرانی تربیت کے ذریعے صرف جب ضروری ہو۔

دوبارہ قابل عمل عمل بنائیں

ہم آپ کی حوصلہ افزائی کرتے ہیں کہ کے ذریعے پیشن گوئی کے ورک فلو کو نہ بنائیں AWS مینجمنٹ کنسول یا شروع سے APIs کا استعمال کرتے ہوئے جب تک کہ آپ کم از کم ہماری جانچ نہ کر لیں۔ AWS نمونے GitHub ریپو. GitHub کے نمونوں کے ساتھ ہمارا مشن رگڑ کو دور کرنے میں مدد کرنا ہے اور آپ کے ٹائم ٹو مارکیٹ کو دوبارہ قابل دہرانے والے ورک فلو کے ساتھ تیز کرنا ہے جو پہلے ہی سوچ سمجھ کر ڈیزائن کیے گئے ہیں۔ یہ ورک فلوز سرور لیس ہیں اور باقاعدہ شیڈول کے مطابق چلائے جا سکتے ہیں۔

ہمارے آفیشل GitHub ریپو پر جائیں، جہاں آپ فراہم کردہ اقدامات پر عمل کر کے ہماری حل گائیڈنس کو تیزی سے تعینات کر سکتے ہیں۔ جیسا کہ مندرجہ ذیل تصویر میں دکھایا گیا ہے، ورک فلو ایک مکمل اختتام سے آخر تک پائپ لائن فراہم کرتا ہے جو تاریخی ڈیٹا کو بازیافت کر سکتا ہے، اسے درآمد کر سکتا ہے، ماڈل بنا سکتا ہے، اور ماڈلز کے خلاف تخمینہ پیدا کر سکتا ہے—سب کچھ کوڈ لکھنے کی ضرورت کے بغیر۔

مندرجہ ذیل اعداد و شمار صرف ایک ماڈیول میں ایک گہرا نقطہ نظر پیش کرتا ہے، جو ماڈل کی تربیت کے لیے تاریخی ڈیٹا بیس کے بے شمار ذرائع سے حاصل کرنے کے قابل ہے جن کی مدد کی جاتی ہے۔ Amazon Athena Federated Query.

آج ہی شروع کریں

آپ مکمل طور پر خودکار پروڈکشن ورک فلو کو چند دنوں سے ہفتوں میں لاگو کر سکتے ہیں، خاص طور پر جب ہمارے ورک فلو آرکیسٹریشن پائپ لائن کے ساتھ جوڑا بنایا جائے۔ GitHub نمونہ ذخیرہ.

یہ دوبارہ: ایجاد ویڈیو ایک ایسے صارف کے استعمال کے معاملے پر روشنی ڈالتی ہے جس نے اس GitHub ماڈل کا استعمال کرتے ہوئے اپنے ورک فلو کو خودکار کیا:

انتہائی درست ML پر مبنی پیشن گوئی کے ذریعے اپنے کاروباری اہداف کو حاصل کرنے میں آپ کی مدد کرنے کے لیے Forecast میں بہت سی بلٹ ان صلاحیتیں ہیں۔ ہم آپ کی حوصلہ افزائی کرتے ہیں کہ اگر آپ کے کوئی سوالات ہیں تو اپنی AWS اکاؤنٹ ٹیم سے رابطہ کریں اور انہیں بتائیں کہ آپ رہنمائی اور رہنمائی فراہم کرنے کے لیے ٹائم سیریز کے ماہر سے بات کرنا چاہیں گے۔ پیشن گوئی کو استعمال کرنے کا طریقہ سیکھنے میں آپ کی مدد کے لیے ہم ورکشاپس بھی پیش کر سکتے ہیں۔

ہم آپ کی اور آپ کی تنظیم کی مدد کے لیے یہاں موجود ہیں کیونکہ آپ اپنی کمپنی میں طلب کی پیشن گوئی کو خودکار اور بہتر بنانے کی کوشش کرتے ہیں۔ زیادہ درست پیشن گوئی کے نتیجے میں زیادہ فروخت، فضلہ میں نمایاں کمی، بیکار انوینٹری میں کمی، اور بالآخر کسٹمر سروس کی اعلی سطح ہو سکتی ہے۔

آج ایکشن لیں؛ ایک بہتر کل کی تخلیق شروع کرنے کے لیے موجودہ سے بہتر کوئی وقت نہیں ہے۔

---

مصنف کے بارے میں

چارلس لافلن ایک پرنسپل AI/ML ماہر حل آرکیٹیکٹ ہے اور AWS میں ٹائم سیریز ML ٹیم کے اندر کام کرتا ہے۔ وہ Amazon Forecast سروس کے روڈ میپ کو تشکیل دینے میں مدد کرتا ہے اور AWS کے متنوع صارفین کے ساتھ روزانہ تعاون کرتا ہے تاکہ جدید AWS ٹیکنالوجیز اور سوچی قیادت کا استعمال کرتے ہوئے اپنے کاروبار کو تبدیل کرنے میں مدد کی جا سکے۔ چارلس نے سپلائی چین مینجمنٹ میں MS کی ڈگری حاصل کی ہے اور اس نے پچھلی دہائی کو کنزیومر پیکڈ گڈز انڈسٹری میں کام کیا ہے۔

ڈین سنریچ Amazon Forecast کے لیے ایک سینئر پروڈکٹ مینیجر ہے۔ اس کی توجہ کم کوڈ/نو کوڈ مشین لرننگ کو جمہوری بنانے اور کاروباری نتائج کو بہتر بنانے کے لیے لاگو کرنے پر مرکوز ہے۔ کام سے باہر، وہ ہاکی کھیلتے ہوئے، اپنی ٹینس سرو کو بہتر بنانے، سکوبا ڈائیونگ، اور سائنس فکشن پڑھتے ہوئے پایا جا سکتا ہے۔