게시된 날짜: Feb 27, 2020
Amazon Forecast는 기계 학습(ML)을 사용하여 사전 ML 경험 없이도 정확한 예측을 생성하는 완전관리형 서비스입니다. Amazon Forecast는 에너지 수요 예측, 인력 및 리소스 계획, 클라우드 인프라 사용량 예측, 인벤토리 계획, 제품 수요 예측, 금융 계획과 같은 광범위한 사용 사례에서 적용할 수 있습니다.
AWS는 오늘 새로운 DeepAR+ 하이퍼파라미터 세 개에 대한 지원을 발표했습니다. 이 하이퍼파라미터를 사용하면 학습 시간을 줄이고 모델의 안정성과 정확도를 높일 수 있습니다. 우선, 학습 실행마다 결과가 달라지는 딥 러닝의 일반적인 문제인 모델의 안정성을 개선하기 위해 "num_averaged_models" 하이퍼파라미터를 도입했습니다. 이 파라미터를 사용하면 단일 학습 실행 내 여러 모델에 대한 결과의 평균을 구할 수 있습니다. 또한, 예측의 정확도와 수렴 속도를 개선하여 학습 시간을 단축하기 위해 "learning_rate_decay" 및 "max_learning_rate_decays" 하이퍼파라미터를 사용하여 학습 도중 학습 속도를 변경할 수 있습니다.
이에 더해 DeepAR+는 이제 파라미터 가정이 없는 유연한 분포로 데이터 세트를 지원하는 새로운 조각별 선형 우도 함수를 지원합니다. 자세한 내용은 Amazon Forecast 개발자 설명서를 참조하십시오.
DeepAR+에 대한 확장된 하이퍼파라미터 지원은 현재 미국 동부(버지니아 북부, 오하이오), 미국 서부(오레곤), 유럽(아일랜드) 및 아시아 태평양(도쿄, 싱가포르, 서울)에서 사용할 수 있습니다.