Veröffentlicht am: May 12, 2021
Das Team von AWS Solutions hat die Lösung Verbessern der Prognosegenauigkeit mit Machine Learning aktualisiert. Dabei handelt es sich um eine AWS-Lösungsimplementierung, mit deren Hilfe Kunde Prognosen mühelos generieren, testen, vergleichen und iterieren können. Die Lösung ermöglicht Kunden das automatische Auslösen eines Workflows, um die Erstellung von Prognosen in Amazon Forecast auf Grundlage der vom Nutzer bereitgestellten Konfiguration zu automatisieren. Anschließend bietet die Lösung eine automatische Visualisierung mit Amazon QuickSight (oder optional Amazon SageMaker Jupyter Notebooks). In der schnellen, einfachen Drag-and-Drop-Oberfläche werden die Zeitreiheneingaben und die prognostizierten Ausgaben für die eingegebenen Zeitreihendaten angezeigt.
Dieses Update ermöglicht es Kunden, die Genauigkeit ihrer Prognosen mithilfe des Wetterindex und der Feiertagsfunktionalität von Amazon Forecast zu erhöhen. Diese automatischen Funktionen beziehen historische und vorhergesagte Wetterdaten sowie nationale Feiertage in die Modelle ein, um so die Genauigkeit zu verbessern. Für die ersten Schritte mit dem Wetterindex und den Feiertagsfunktionen bietet die Lösung zudem eine umfassende Demonstration mit öffentlich verfügbaren Daten.
Kunden von Amazon QuickSight Enterprise können mithilfe der aktualisierten Lösung die Modell-Performance gegenüber vorhandenen Daten visualisieren, indem sie Modellprognosen über reale Daten legen. Dies trägt dazu bei, die Modell-Performance im Vergleich zu realen Daten besser zu visualisieren.
- Weitere Informationen zur Lösung "Verbessern der Prognosegenauigkeit mit Machine Learning" finden Sie auf der Webseite mit AWS-Lösungsimplementierungen.
- Unter Solving with AWS Solutions können Sie sich einen Überblick über die Lösung verschaffen.
Weitere AWS-Lösungen finden sich auf der Webseite mit AWS-Lösungsimplementierungen. Dort können Kunden Lösungen nach Produktkategorien oder Branchen geordnet durchsuchen, um von AWS geprüfte, automatisierte und einsatzbereite Referenzimplementierungen für spezifische Geschäftsanforderungen zu erhalten.