باختصار
التنبؤ بالكمّيات (Quantile Forecasting) هو أن يخرج النموذج عدّة قيم تمثّل نقاطًا مختلفة في توزيع الاحتمالات، بدل قيمة نقطية واحدة.
بالتفصيل
«الكمّية» (Quantile) هي القيمة اللي تقع تحتها نسبة معيّنة من الاحتمالات. الكمّية 0.5 هي الوسيط: نصف السيناريوهات أقلّ منها. الكمّية 0.9 معناها إن 90% من السيناريوهات المتوقّعة أقلّ من الرقم ده.
لما بتتنبّأ بقيمة نقطية واحدة، أنت عمليًا بتخفي كل المعلومات عن عدم اليقين. النموذج ممكن يقول «المبيعات بكرة 1000 وحدة»، لكن ما بيقولش لك: هل ده رقم شبه مؤكّد، ولّا المدى الحقيقي بين 400 و1600؟ الفرق ده بيغيّر القرار تمامًا.
التنبؤ بالكمّيات بيحلّ المشكلة دي. النموذج بيتدرّب على توقّع عدّة كمّيات في نفس الوقت، فتطلع بصورة كاملة للتوزيع. وده بيخلّي القرار قابلًا للمعايرة حسب التكلفة: لو تكلفة نفاد المخزون أعلى بكثير من تكلفة تخزين فائض، بتخطّط على كمّية عالية زي 0.9 بدل الوسيط.
الاتجاه الحالي في نماذج الأساس للسلاسل الزمنية هو دعم ده أصلًا. نموذج Granite PatchTST-FM-r2 من IBM، المنشور في سبتمبر 2026، بيتنبّأ بـ99 كمّية عبر أطوال تنبّؤ مرنة، عن طريق رأس تنبّؤ مخصّص للكمّيات. يعني بيدّيك منحنى توزيع شبه كامل لكل نقطة زمنية مستقبلية، مش رقمًا واحدًا.
والمقاييس المستخدمة في تقييم الجودة بتعكس ده: مقياس CRPS بيقيس جودة التوزيع المتوقّع كله، مش دقّة نقطة واحدة.
مثال عملي
مطعم بيتنبّأ بعدد الوجبات بكرة. التنبؤ النقطي: 200 وجبة. التنبؤ بالكمّيات: الكمّية 0.1 = 140، الوسيط = 200، الكمّية 0.9 = 290.
القرار بيختلف جذريًا. لو الأكل الفائض بيترمي، تحضّر قريبًا من 140. لو خسارة العميل الغاضب أغلى بكثير من تكلفة مكوّنات زيادة، تحضّر قريبًا من 290. الرقم الواحد ما كانش هيديك الاختيار ده.
مصطلحات مرتبطة
- Probabilistic Forecasting — التنبؤ الاحتمالي، الإطار الأوسع.
- Time Series Foundation Model — نموذج أساس السلاسل الزمنية.
- CRPS — مقياس تقييم جودة التوزيع المتوقّع.
المصادر: Hugging Face — 2026-09-09
