게시된 날짜: May 21, 2021
오늘 AWS는 Amazon Forecast에서 예측 모형이 학습할 수 있는 기록 정보의 양과 예측할 항목 수를 늘려 이제 3배 더 많은 과거 데이터 포인트를 사용하여 5배 더 많은 항목에 대한 예측을 생성할 수 있게 되었음을 발표했습니다.
Amazon Forecast에서는 사전 ML(기계 학습) 경험이 없어도 ML을 사용하여 보다 정확한 수요 예측을 생성할 수 있습니다. Amazon Forecast는 Amazon.com에서 사용하는 것과 동일한 기술을 완전관리형 서비스로 제공하므로, 개발자는 리소스를 관리하거나 시스템을 재구축할 필요가 없습니다.
지금까지는 CreatePredictor API의 사전 한도에 따라 100만 개의 고유 항목에 대한 예측만 생성할 수 있었습니다. 항목이 아주 많은 고객의 경우 모형을 하위 집합의 항목으로 제한하거나 특정 항목, 카테고리 또는 위치에 대한 별도 모형을 생성해야 하는 사용 사례도 일부 있었습니다. 어떤 접근 방법을 사용하든 추가 데이터 준비 작업이 필요하며, 대용량 데이터 세트로 딥 러닝 알고리즘을 훈련하는 것의 본질적인 장점을 완벽히 활용하지 못할 수 있습니다.
이제 일일, 주간, 월간 및 연간 예측 주기로 예측 가능한 고유 항목 수의 한도가 1백만 개에서 5백만 개로 늘어났습니다. 또한 대상 시계열 데이터 세트에서 지원될 수 있는 기록 관측치 또는 열의 최대 수도 1억 개에서 10억 개로 늘어났습니다.
시스템 한도를 검토하려면 Guidelines and Quotas 페이지를 참조하세요. 이 신규 한도는 Amazon Forecast가 공개적으로 제공되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. 리전별 가용성에 대한 자세한 내용은 AWS 리전 서비스를 참조하세요.