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時間序列資料的內建 SageMaker 演算法
SageMaker 提供專為分析時間序列資料量身打造的演算法，用於預測產品需求、伺服器負載、網頁要求等。
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使用 SageMaker DeepAR 預測演算法 — 一種監督式學習演算法，利用遞歸神經網路 (RNN) 來預測純量 (單一維度) 時間序列。
| 演算法名稱 | 頻道名稱 | 訓練輸入模式 | 檔案類型 | 執行個體類別 | 可平行化 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepAR 預測 | 訓練和 (選擇性) 測試 | 檔案 | JSON Lines 或 Parquet | GPU 或 CPU | 是 |
