게시된 날짜: Aug 12, 2020
Amazon Forecast는 기계 학습을 사용하여 정확한 수요 예측을 생성합니다. 사전 ML 경험이 없는 사용자도 인벤토리 계획, 인력 계획, 에너지 수요 예측 및 클라우드 인프라 사용량 예측을 생성할 수 있습니다. 이 기술은 Amazon.com의 20년 넘는 예측 경험으로부터 개발되었습니다. Amazon Forecast는 완전관리형 서비스이므로 서버를 프로비저닝하거나 기계 학습 모델을 구축, 훈련 또는 배포할 필요가 없습니다.
이제 Amazon Forecast에서 CNN(합성곱 신경망)을 사용하여 최대 2배 빠른 속도와 최대 30% 더 높은 정확도로 예측 모델을 훈련할 수 있습니다. CNN 알고리즘은 Amazon.com의 수요 예측 시스템에서 중요한 역할을 하는 신경망 기반 ML(기계 학습) 알고리즘의 한 클래스로, Amazon.com에서는 이 알고리즘을 사용하여 매일 4억 개 이상의 제품에 대한 수요를 예측합니다. CNN 모델을 사용하여 수요 예측 기술을 구축하는 Amazon.com의 여정을 자세히 알아보려면 re:MARS 2019 기조 연설 동영상을 시청하십시오. Forecast를 사용하면 Amazon.com에 사용되는 동일한 기술을 완전관리형 서비스로 일상적인 개발 작업에 사용할 수 있습니다. 누구나 Forecast 콘솔 또는 API를 통해 Forecast 사용을 시작할 수 있습니다. ML 경험이 없어도 괜찮습니다.
Amazon은 수년간의 경험을 통해 모든 유형의 데이터에 대해 가장 정확한 예측을 제공하는 단일 알고리즘은 없다는 사실을 배웠습니다. 기존의 통계적 모델은 여름철 자외선 차단제와 겨울철 양모 의류와 같이 수요 패턴이 규칙적인 제품의 수요를 예측하는 데 유용했습니다. 그러나 잦은 가격 변동, 지역 수요와 국내 수요 간의 차이, 판매 속도가 다른 제품 및 신제품 추가와 같은 더 복잡한 시나리오의 경우 통계적 모델로는 정확한 예측을 제공할 수 없습니다. 이러한 사용 사례에서는 정교한 딥 러닝 모델의 정확도가 더 높을 수 있습니다. Forecast는 자동으로 데이터를 검사하고 통계 및 딥 러닝 알고리즘 세트에서 최상의 알고리즘을 선택하여 데이터에 대해 보다 정확한 예측 모델을 훈련합니다. CNN 기반 딥 러닝 알고리즘이 추가됨에 따라 Forecast는 이제 현재 지원되는 알고리즘과 비교하여 정확도를 최대 30% 개선하고 모델을 2배 더 빠른 속도로 훈련할 수 있습니다. 이 새로운 알고리즘은 사전 주문 정보, 제품 페이지 방문 수, 요금 변동 및 프로모션 스파이크와 같은 수요의 선행 지표를 더 정확하게 감지하여 예측의 정확도를 높입니다.
시작하려면 AWS 블로그에서 CNN 알고리즘에 대해 자세히 알아보고 CNN-QR 알고리즘 설명서를 참조하십시오. 이 새로운 CNN 알고리즘은 Forecast가 공개적으로 제공되는 모든 리전에서 사용 가능합니다. 리전별 제공 정보에 대한 자세한 내용은 리전 표를 참조하십시오.