À quoi sert cette implémentation des solutions AWS ?

La solution Amélioration de la précision des prévisions avec le Machine Learning génère, teste, compare et itére les prévisions d’Amazon Forecast. La solution produit automatiquement des prévisions et génère des tableaux de bord de visualisation pour Amazon QuickSight ou Amazon SageMaker Jupyter Notebooks. Elle offre une interface simple et rapide, par glisser-déposer, qui affiche les entrées de séries chronologiques et les sorties prévues.

La prévision peut être appliquée pour déterminer les stocks de vente au détail nécessaires, à la planification de la chaîne logistique, au statut du personnel, au trafic sur le Web, etc. La solution génère des prévisions probabilistes à trois quantiles par défaut pour traiter la sensibilité au sur-approvisionnement et au sous-approvisionnement (voir l'exemple de graphique de prévision à droite). Vous pouvez également personnaliser les prévisions pour répondre à vos besoins. Les prévisions peuvent être comparées entre les dimensions (par exemple, l'emplacement du magasin de vente au détail) ou les métadonnées au niveau de l'article (par exemple, la marque, la taille et la couleur du produit). Vous pouvez utiliser ces données pour ce qui suit :

  • Optimiser les prévisions existantes : gagnez du temps et conservez la compatibilité avec vos anciens outils, ou découvrez le sur-approvisionnement et le sous-approvisionnement, grâce à la prévision p50.
  • Répondre à la demande variable des clients : Fournissez des niveaux élevés de satisfaction client avec la prévision p90, où la valeur réelle de la demande future ne doit être inférieure à la valeur prévue que 90 % du temps.
  • Éviter le sur-approvisionnement : Économisez sur les coûts et évitez le sur-approvisionnement avec la prévision p10, où la valeur réelle de la demande future ne doit être inférieure à la valeur prévue que 10 % du temps.
Comparaison de deux prévisions générées avec Amazon Forecast
Exemple de graphique de prévision
 Cliquer pour agrandir

Présentation de la mise en oeuvre des solutions AWS

Le diagramme ci-dessous présente l'architecture sans serveur que vous pouvez déployer automatiquement à l'aide du guide de mise en oeuvre de la solution et du modèle AWS CloudFormation fourni.

Amélioration de la précision des prévisions avec le Machine Learning | Diagramme de l'architecture
 Cliquer pour agrandir

Amélioration de la précision des prévisions avec l'architecture de la solution de Machine Learning

Le modèle AWS CloudFormation déploie les ressources requises pour automatiser votre utilisation et vos déploiement d'Amazon Forecast. En fonction des capacités de la solution, l'architecture est divisée en trois parties : préparation des données, prévisions et visualisation des données.

Le modèle comprend un compartiment Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) pour la configuration Amazon Forecast; une notification d'événement Amazon S3 qui se déclenche lorsque de nouveaux ensembles de données sont chargés vers le compartiment Amazon S3 associé, une machine d'état Improving Forecast Accuracy with Machine Learning AWS Step Functions, avec une série de fonctions AWS Lambda qui créent, entraînent et déploient vos modèles Machine Learning (ML) dans Amazon Forecast, et un abonnement par e-mail Amazon Simple Notification Service (Amazon SNS) qui signalent aux utilisateurs d'administrations les résultats d'AWS Step Functions.

La solution contient également des métriques Amazon CloudWatch qui suivent les métriques de précision des prédicteurs Amazon Forecast et une instance de bloc-notes Amazon SageMaker que peuvent utiliser les scientifiques des données et les développeurs pour préparer et traiter les données, et évaluer la sortie Forecast.

Amélioration de la précision des prévisions avec le Machine Learning

Version 1.1.0
Dernière mise à jour : 10/2020
Auteur : AWS

Temps de déploiement estimé : 5 min

Utilisez le bouton ci-dessous pour vous abonner aux mises à jour de la solution.

Remarque : pour vous abonner aux mises à jour RSS, vous devez activer un plug-in RSS pour le navigateur que vous utilisez.  

Cette implémentation de solutions vous a-t-elle aidé ?
Donner mon avis 

Fonctionnalités

Automatiser les processus manuels

Rationalisez l'orchestration de l'ingestion, de la modélisation et de la prévision de plusieurs expérimentations grâce à l'automatisation d'Amazon Forecast.

Intégration de Jupyter Notebook

Facilitez l'expérimentation en intégrant la demande, les séries chronologiques connexes et les données de prévision dans une seule visualisation à l'aide d'un Jupyter Notebook.

Notifications Amazon SNS

Surveillez facilement les prévisions en envoyant des e-mails aux utilisateurs lorsque des succès et des échecs se produisent.

Déploiement sécurisé en un clic

Fournissez un déploiement sécurisé en un clic en utilisant un modèle AWS CloudFormation développé avec les méthodologies Cadre AWS Well-Architected.
Icône Créer
Déployer vous-même votre solution

Parcourez notre bibliothèque des implémentations des solutions AWS pour obtenir des réponses aux problèmes d'architecture courants.

En savoir plus 
Rechercher un partenaire APN
Rechercher un partenaire APN

Trouvez des partenaires consultants et technologiques certifiés AWS pour vous aider à commencer.

En savoir plus 
Icône Explorer
Explorer les offres de conseil pour les solutions AWS

Parcourez notre portefeuille d'offres de conseil pour obtenir une aide approuvée AWS au déploiement de solutions.

En savoir plus