投稿日: Aug 12, 2020
Amazon Forecast は、機械学習を使用して正確な需要予測を生成します。在庫計画、労働力計画、エネルギー需要予測、およびクラウドインフラストラクチャの使用量予測を行うに際して、事前に ML の経験は必要ありません。このテクノロジーは、Amazon.com での 20 年以上の予測から開発されました。Amazon Forecast は完全マネージド型のサービスであるため、サーバーのプロビジョニングも、機械学習モデルの構築、トレーニング、デプロイも不要です。
Amazon Forecast が畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用して、予測モデルを最大 2 倍速く、最大 30% 高い精度でトレーニングできるようになったことをお知らせします。CNN アルゴリズムは、Amazon.com の需要予測システムで重要な役割を果たすニューラルネットワークベースの機械学習 (ML) アルゴリズムのクラスであり、Amazon.com が毎日 4 億個を超える製品の需要を予測できるようにします。CNN モデルを使用した Amazon.com のジャーニービルディング需要予測テクノロジーの詳細については、re:MARS 2019 基調講演動画をご覧ください。Forecast は、Amazon.com で使用されているものと同じテクノロジーを、フルマネージドサービスとして日常のデベロッパーに届けます。誰でも、Forecast コンソールまたは API を使用することで、事前の ML の経験がなくても Forecast の使用を開始できます。
Amazon では、1 つのアルゴリズムですべてのタイプのデータに対して最も正確な予測を提供するものはないことを長年の経験から学びました。従来の統計モデルは、夏の日焼け止めローションや冬のウールの衣服など、定期的な需要パターンを持つ製品の需要予測に役立ちました。ただし、統計モデルでは、頻繁な価格変更、リージョンと国内の需要の相違、販売速度の異なる製品、新製品の追加など、より複雑なシナリオの正確な予測を提供できません。洗練された深層学習モデルは、このようなユースケースでより高い精度を実現できます。Forecast は自動的にデータを調べ、一連の統計アルゴリズムと深層学習アルゴリズムから最適なアルゴリズムを選択して、データのより正確な予測モデルをトレーニングします。CNN ベースの深層学習アルゴリズムの追加により、Forecast は現在サポートされているアルゴリズムと比較して、精度を最大 30% 向上させ、モデルを最大 2 倍速くトレーニングできるようになりました。この新しいアルゴリズムは、予約注文情報、商品ページへのアクセス、価格の変更、プロモーションスパイクなどの需要の先行指標をより正確に検出して、より正確な予測を作成できます。
使用開始するには、CNN アルゴリズムの使用方法について、ブログで詳しく学び、CNN-QR アルゴリズムのドキュメントをご覧ください。新しい CNN アルゴリズムは、Forecast が公開されているすべてのリージョンでご利用いただけます。利用できるリージョンの詳細については、リージョン表を参照してください。