OCI Forecasting에는 알고리즘 작업을 하기 전에 거쳐야 하는 번거로운 사전 처리를 자동으로 수행해주는 프로세스가 포함되어 있습니다. 머신러닝 기반 추정값으로 누락된 값을 처리하고, 이상값을 식별 및 처리하고, 데이터를 변환하여 품질을 개선하고, 시간 기준 데이터를 필요한 예측 대상 기간으로(예: 일수를 주 및 월 단위로 변환) 집계합니다.
OCI Forecasting에는 일반적으로 사용되는 통계 방법부터 머신러닝과 딥 러닝을 위한 복잡한 알고리즘에 이르는 광범위한 훈련 알고리즘이 포함되어 있습니다. 롤링 오버 교차 검증 오류 횟수가 적은 순으로 최적 항목을 자동으로 선택합니다. OCI Forecasting은 스케줄링 기능을 통해 실행될 때마다 최신 데이터 포인트를 모두 포함시켜 비즈니스의 작은 변화도 감지할 수 있도록 지원합니다. OCI Forecasting은 또한 최종 사용자가 관찰할 수 있도록 최적 모델 결과 세 가지도 제공합니다.
경쟁제품과 달리 OCI Forecasting은 데이터의 글로벌 및 로컬 수준에서 영향력 있는 특징을 설명하여 예측 결과에 투명성을 더하는 설명 가능성을 출력으로 제공합니다. 또한 예측된 값의 변동 범위인 신뢰 구간도 제공합니다. 이 기능을 활용하면 변동 값을 고려하여 의사 결정을 내리는 데 도움이 됩니다.