Publicado en: Nov 19, 2021
Nos complace anunciar dos nuevas API de pronóstico para Amazon Forecast que generan previsiones hasta un 40 % más precisas y le ayudan a comprender qué factores, como el precio, las vacaciones, el tiempo o la categoría del elemento, influyen más en sus pronósticos. Forecast utiliza machine learning (ML) para generar pronósticos de demanda más precisos, sin requerir experiencia en ML. Forecast pone a disposición de los desarrolladores la misma tecnología utilizada en Amazon como un servicio totalmente administrado, eliminando la necesidad de administrar recursos.
Gracias al lanzamiento de la nueva API CreateAutoPredictor, Forecast puede ahora pronosticar resultados hasta un 40 % más precisos utilizando una combinación de algoritmos de ML que se adaptan mejor a sus datos. En muchos escenarios, los expertos en ML forman modelos separados para diferentes secciones del conjunto de datos con el fin de mejorar la precisión de los pronósticos. Este proceso de segmentación de los datos y de aplicación de diferentes algoritmos puede resultar muy complicado para quienes no son expertos en ML. Forecast utiliza ML para aprender no solo el mejor algoritmo para cada elemento, sino el mejor conjunto de algoritmos para cada elemento, lo que permite mejorar la precisión de los pronósticos hasta en un 40 %.
Anteriormente, era necesario volver a formar todo el modelo de pronóstico si se aportaban datos recientes para utilizar la última información antes de pronosticar el siguiente periodo. Este proceso puede llevar mucho tiempo. La mayoría de los clientes de Forecast implementan los flujos de trabajo de pronóstico dentro de las operaciones, como una solución de administración de inventarios, y ejecutan las operaciones con una cadencia determinada. Las operaciones de los clientes pueden sufrir retrasos, ya que el reentrenamiento de todos los datos puede llevar mucho tiempo. Gracias a este lanzamiento, podrá ahorrar hasta un 50 % del tiempo de reentrenamiento seleccionando el reentrenamiento progresivo de los modelos AutoPredictor con la nueva información que haya agregado.
Por último, un modelo de pronóstico AutoPredictor también contribuye a la explicabilidad del modelo. Para incrementar aún más la precisión del modelo de pronóstico, puede agregar información adicional o atributos como el precio, la promoción, los detalles de la categoría, las vacaciones o la información meteorológica, pero es posible que no sepa cómo influye cada atributo en su pronóstico. Gracias a este lanzamiento, Forecast ahora le ayuda a entender y explicar cómo hace sus pronósticos su modelo de pronóstico, proporcionando informes de explicabilidad después de que su modelo haya sido formado. Los informes de explicabilidad incluyen puntuaciones de impacto, para que le sea posible comprender cómo contribuye cada atributo de los datos de formación a aumentar o disminuir los valores pronosticados. Al comprender la manera en que el modelo realiza predicciones, puede tomar decisiones empresariales con más fundamentos. Además, gracias a la nueva API CreateExplainability, Amazon Forecast ofrece ahora información pormenorizada sobre la explicabilidad de los elementos y la duración de los mismos. Una mejor comprensión de por qué un valor concreto de pronóstico es mayor o menor en un momento determinado es útil para la toma de decisiones y la consolidación de la confianza en sus soluciones de ML. La explicabilidad elimina la necesidad de realizar múltiples análisis manuales a fin de comprender las ventas anteriores y las tendencias de las variables externas para explicar los resultados pronosticados.
Para obtener pronósticos más precisos, reentrenamiento más rápido y explicabilidad del modelo, lea nuestro blog o siga los pasos de este bloc de notas en nuestro repositorio de GitHub. Si desea actualizar sus modelos de pronóstico actuales a la nueva API CreateAutoPredictor, puede hacerlo con un solo clic, ya sea a través de la consola o como se muestra en el bloc de notas en nuestro repositorio de GitHub. Para obtener más información, revise Formación de pronósticos. Para obtener información sobre la explicabilidad a nivel de elemento, lea nuestro blog y siga este bloc de notas en nuestro repositorio de GitHub. También puede revisar Pronóstico de explicabilidad o la API CreateExplainability.
Estos lanzamientos van acompañados de nuevos precios, que puede revisar en Precios de Amazon Forecast. Puede utilizar estas nuevas capacidades en todas las regiones en las que Amazon Forecast está disponible públicamente. Para obtener más información sobre la disponibilidad en las regiones, consulte los Servicios regionales de AWS.