Áp dụng Deeplearning4j phân tích và dự báo chuỗi thời gian

Một thư viện đã trở nên phổ biến trong lĩnh vực phân tích chuỗi thời gian là Deeplearning4j (DL4J), thư viện deep-learning phân tán, mã nguồn mở dành cho Máy ảo Java (JVM).

• Giới thiệu về Kỹ thuật thiết kế mạch di truyền dựa trên AI
• Vai trò của AI trong việc tăng cường phân tích Big Data
• Khám phá lợi ích của việc chuẩn hoá nhóm AI trong Deep learning
• Lợi ích của AI trong tái tạo và phân tích hiện trường vụ án
• Tìm hiểu các khái niệm cơ bản về hệ thống thông tin AI

Một thư viện đã trở nên phổ biến trong lĩnh vực phân tích chuỗi thời gian là Deeplearning4j (DL4J), thư viện deep-learning phân tán, mã nguồn mở dành cho Máy ảo Java (JVM).

Phân tích và dự báo chuỗi thời gian là gì?

Phân tích và dự báo chuỗi thời gian đã trở thành những thành phần thiết yếu trong các lĩnh vực khác nhau, bao gồm tài chính, kinh tế và kỹ thuật. Khả năng dự đoán các xu hướng và mô hình trong tương lai dựa trên dữ liệu lịch sử có thể cung cấp những hiểu biết có giá trị cho quá trình ra quyết định. Trong những năm gần đây, các kỹ thuật deep-learning đã nổi lên như một công cụ mạnh mẽ để phân tích chuỗi thời gian, vượt trội so với các phương pháp thống kê truyền thống trong nhiều trường hợp. Một thư viện deep-learning đã trở nên phổ biến như vậy là Deeplearning4j (DL4J), một thư viện deep-learning phân tán, mã nguồn mở dành cho Máy ảo Java (JVM).

Deeplearning4j có ưu điểm gì?

Những ưu điểm của Deeplearning4j:

Tính linh hoạt

Deeplearning4j cung cấp nhiều tính năng khiến nó trở thành lựa chọn hấp dẫn để phân tích và dự báo chuỗi thời gian. Tính linh hoạt của nó cho phép người dùng xây dựng và tùy chỉnh các mô hình deep-learning, trong khi khả năng tương thích của nó với các ngôn ngữ JVM khác như Scala và Kotlin đảm bảo tích hợp liền mạch với các dự án hiện có. Ngoài ra, sự hỗ trợ của DL4J cho đào tạo phân tán trên các cụm Apache Spark và Hadoop cho phép người dùng mở rộng mô hình của họ để xử lý các bộ dữ liệu lớn một cách hiệu quả.

Tự động tìm hiểu và trích xuất

Một trong những lợi thế chính của việc sử dụng deep-learning để phân tích chuỗi thời gian là khả năng tự động tìm hiểu và trích xuất các tính năng có liên quan từ dữ liệu. Điều này đặc biệt hữu ích trong trường hợp các mẫu cơ bản phức tạp và phi tuyến tính, khiến các phương pháp truyền thống khó nắm bắt chúng một cách chính xác. Deeplearning4j cung cấp nhiều kiến trúc mạng nơ-ron khác nhau có thể được sử dụng cho mục đích này, chẳng hạn như mạng nơ-ron hồi quy (RNN), mạng bộ nhớ dài hạn ngắn hạn (LSTM) và các đơn vị hồi quy có kiểm soát (GRU).

Mô hình hoá dữ liệu chuỗi thời gian

Đặc biệt, các mạng thần kinh tái phát đã cho thấy nhiều hứa hẹn trong việc mô hình hóa dữ liệu chuỗi thời gian do khả năng nắm bắt các phụ thuộc thời gian của chúng. Điều này đạt được thông qua việc sử dụng các vòng lặp trong mạng, cho phép thông tin tồn tại qua các bước thời gian. LSTM và GRU là các biến thể nâng cao của RNN giải quyết vấn đề biến mất độ dốc, một vấn đề phổ biến gặp phải khi huấn luyện RNN sâu. Các kiến trúc này kết hợp các cơ chế tạo cổng cho phép mạng học các phụ thuộc tầm xa hiệu quả hơn.

Phương pháp áp dụng Deeplearning4j

Khi áp dụng Deeplearning4j vào phân tích chuỗi thời gian, bước đầu tiên là xử lý trước dữ liệu. Điều này thường liên quan đến việc chuẩn hóa các tính năng đầu vào, xử lý các giá trị bị thiếu và chuyển đổi chuỗi thời gian thành vấn đề học tập có giám sát. Điều thứ hai có thể đạt được bằng cách tạo các cặp đầu vào-đầu ra, trong đó đầu vào bao gồm một chuỗi các điểm dữ liệu lịch sử và đầu ra là giá trị tương lai tương ứng được dự đoán.

Sau khi dữ liệu được xử lý trước, bước tiếp theo là xác định kiến trúc mạng thần kinh. Điều này liên quan đến việc chỉ định loại lớp, số lượng đơn vị ẩn và chức năng kích hoạt cùng với các tham số khác. Deeplearning4j cung cấp API thân thiện với người dùng để xây dựng và định cấu hình mạng thần kinh, giúp dễ dàng thử nghiệm các kiến trúc và siêu tham số khác nhau.

Sau khi xác định mạng, mô hình có thể được đào tạo trên các cặp đầu vào-đầu ra bằng các thuật toán tối ưu hóa khác nhau do DL4J cung cấp, chẳng hạn như giảm độ dốc ngẫu nhiên (SGD) và Adam. Trong quá trình đào tạo, mô hình học cách ánh xạ các chuỗi đầu vào với đầu ra tương ứng của chúng bằng cách giảm thiểu hàm mất mát, đo lường sự khác biệt giữa giá trị dự đoán và giá trị thực tế. Hiệu suất của mô hình có thể được đánh giá bằng cách sử dụng các số liệu như lỗi bình phương trung bình (MSE) hoặc lỗi tuyệt đối trung bình (MAE).

Sau khi mô hình được đào tạo, nó có thể được sử dụng để tạo dự báo cho các bước thời gian trong tương lai. Điều này được thực hiện bằng cách cung cấp cho mô hình một chuỗi các điểm dữ liệu lịch sử và thu được đầu ra dự đoán. Dự báo sau đó có thể được so sánh với các giá trị thực tế để đánh giá độ chính xác của mô hình. Nếu cần, mô hình có thể được tinh chỉnh bằng cách điều chỉnh các siêu tham số của nó hoặc sửa đổi kiến trúc mạng.

Kết luận

Tóm lại, Deeplearning4j cung cấp một nền tảng mạnh mẽ và linh hoạt để phân tích và dự báo chuỗi thời gian. Sự hỗ trợ của nó đối với các kiến trúc mạng thần kinh tiên tiến, đào tạo phân tán và tích hợp liền mạch với các ngôn ngữ JVM khiến nó trở thành một lựa chọn hấp dẫn cho các nhà nghiên cứu cũng như các học viên. Bằng cách tận dụng các khả năng của deep-learning, người dùng có thể xây dựng các mô hình có khả năng nắm bắt các mẫu và mối quan hệ phụ thuộc phức tạp trong dữ liệu chuỗi thời gian, dẫn đến dự báo chính xác và đáng tin cậy hơn.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/applying-deeplearning4j-to-time-series-analysis-and-forecasting/)

Tin liên quan:

• Tận dụng AIOps nâng cao DevOps và Agile trong phát triển phần mềm
• Microsoft Azure Machine Learning và AutoML: Hợp lý hóa quy trình máy học (machine learning)
• 3 lý do nên học lập trình trước tuổi 18
• Những hoạt động giúp trẻ em học cách đặt mục tiêu
• Trẻ em thỏa sức sáng tạo với ngôn ngữ lập trình Scratch
• Trẻ em học FUNiX: Cơ hội và hướng dẫn để chinh phục IT
• Độ tuổi nên cho trẻ em học lập trình và cách để trẻ học CNTT hiệu quả