Publié le: Aug 13, 2020
Amélioration de la précision des prévisions avec le machine learning est une mise en oeuvre qui entre dans le cadre des solutions AWS, qui fournit un pipeline automatisé pour générer, tester et comparer des modèles et des prévisions Amazon Forecast pour permettre aux développeurs et aux scientifiques des données de réduire soit les coûts généraux liés à l'élaboration de nouvelles prévisions, soit le temps nécessaire pour optimiser les prévisions existantes.
La prévision est une fonction commerciale essentielle qui permet aux organisations de développer des stratégies éclairées basées sur les données d'historiques de la demande. La prévision de la demande future peut être essentielle pour la gestion efficace d'une entreprise, car une prévision précise de la demande permet de réduire les sur et sous-approvisionnements, afin d'optimiser la rentabilité et d'améliorer la satisfaction des clients. La prévision peut être appliquée à de multiples cas d'utilisation, notamment à la demande de produits vendus au détail, la planification de la chaîne logistique et la planification des ressources, pour n'en citer que quelques-uns.
Les entreprises peuvent configurer cette solution, puis faire glisser et déposer les données d'historique de la demande dans Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) pour générer des prévisions et évaluer l'impact des variables externes (par exemple, prix, promotion) et les scénarios de simulation associés. En outre, les clients peuvent ensuite visualiser les résultats dans l'Amazon SageMaker Jupyter Notebook inclus. Pour en savoir plus sur la solution Amélioration de la précision des prédictions avec le machine Learning, consultez la page Web Mise en oeuvre des solutions AWS.
D'autres solutions AWS sont disponibles sur la page Web Implémentation des solutions AWS. Les clients peuvent y parcourir les solutions par catégorie de produit ou par secteur d'activité pour trouver les mises en oeuvre de référence AWS approuvées, automatisées et clé en main qui répondent à leurs besoins métier.