Amélioration de la précision des prévisions avec le Machine Learning

Générer, tester, comparer et itérer avec Amazon Forecast

L'amélioration de la précision des prévisions grâce au machine learning sera supprimée le 31 décembre 2023. Passé ce délai, tous les déploiements existants continueront de fonctionner et les clients conserveront le contrôle total de leurs environnements et de leurs données. Toutefois, la solution ne sera plus prise en charge ni maintenue.

Si vous envisagez un nouveau déploiement, veuillez consulter l'article de blog Automatiser le déploiement d'un modèle de prévision de séries chronologiques Amazon Forecast.

Présentation

La solution Amélioration de la précision des prévisions avec le Machine Learning produit automatiquement des prévisions et génère des tableaux de bord de visualisation pour Amazon QuickSight ou Amazon SageMaker Jupyter Notebooks. Son interface simple et facile à utiliser par glisser-déposer affiche les entrées de séries chronologiques et les sorties prévues. Les prévisions peuvent être appliquées pour prévoir la demande de stocks de détail, la planification de la chaîne d'approvisionnement, l'état de la main-d'œuvre, la prévision du trafic sur Internet, etc.

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 les raisons suivantes :

  • Optimiser les prévisions existantes – Gagnez du temps et conservez la compatibilité avec vos outils existants, ou obtenez des informations sur le sur- et le sous-provisionnement, grâce à la prévision médiane (P50).
  • Répondre à une demande variable des clients – Offrez des niveaux élevés de satisfaction client grâce à la prévision P90, où la valeur réelle doit être inférieure à la valeur prévue 90 % du temps.
  • Éviter le surapprovisionnement – Économisez sur les coûts et évitez le surapprovisionnement avec la prévision P10, où la valeur réelle de la demande future ne doit être inférieure à la valeur prévue que 10 % du temps.

 

Avantages

Processus automatisés

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

Déploiement sécurisé

Fournissez un déploiement sécurisé en un clic en utilisant un modèle AWS CloudFormation développé avec les méthodologies du cadre AWS Well-Architected.

Surveillance proactive

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

Visualisation automatisée

Facilitez la collaboration et l'expérimentation en combinant vos données d'entrée et la prévision générée dans une analyse Amazon QuickSight ou un bloc-notes Jupyter.

Détails techniques

Le modèle AWS CloudFormation déploie les ressources requises pour automatiser votre utilisation et vos déploiements 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 les composants suivants :

À propos de ce déploiement
Version
1.5.6
Date de publication
11/2023
Auteur
AWS
Temps de déploiement estimé
5 min
Estimation du coût
Télécharger le guide d'implémentation  Code source  Modèle CloudFormation  S'abonner au flux RSS 
Options de déploiement
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Vidéo
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