게시된 날짜: Nov 19, 2021
Amazon Forecast에서 최대 40% 더 정확한 예측을 생성하고, 예측에 가장 큰 영향을 미친 요소(요금, 휴일, 날씨, 품목 범주 등)를 이해하도록 돕는 두 종류의 새로운 예측 API를 발표합니다. Forecast는 기계 학습 경험이 없어도 기계 학습을 사용하여 보다 정확한 수요 예측을 생성할 수 있습니다. Forecast는 Amazon에서 사용하는 것과 동일한 기술을 완전관리형 서비스로 제공하므로, 개발자는 리소스를 관리할 필요가 없습니다.
오늘의 새로운 CreateAutoPredictor API 출시를 통해 Forecast는 이제 사용자의 데이터에 가장 적합한 기계 학습 알고리즘 조합을 사용해 최대 40% 더 정확한 결과를 예측할 수 있습니다. 여러 시나리오에서 기계 학습 전문가는 서로 다른 모델을 해당 데이터 집합의 서로 다른 부분으로 훈련하여 예측 정확성을 개선합니다. 이 데이터 분할 과정 및 서로 다른 알고리즘의 적용은 기계 학습 비전문가에게는 아주 어려운 일이기 십상입니다. Forecast는 기계 학습을 사용해 각 항목에 대한 최고의 알고리즘을 학습할 뿐 아니라, 각 항목에 대한 최고의 조합을 학습하고 최대 40%까지 예측 정확성을 끌어올릴 수 있습니다.
이전에는 최신 데이터를 가져와 다음 기간에 대한 예측 전에 최신 인사이트에 사용하려면 전체 예측 모델을 다시 훈련해야 했습니다. 이는 시간 소모적인 과정일 수 있습니다. 대부분의 Forecast 고객은 자신의 예측 워크플로를 재고 관리 솔루션과 같은 운영 내에 배포하고 설정된 패턴으로 운영을 실행합니다. 전체 데이터에 대한 재훈련은 시간 소모적이기 때문에 고객은 운영이 지연될 수 있습니다. 오늘의 출시를 통해 사용자는 AutoPredictor 모델을 추가된 새 정보를 통해 증분적으로 재훈련하도록 선택하여 재훈련 시간을 최대 50% 절약할 수 있습니다.
마지막으로 AutoPredictor 예측 모델은 모델 설명 가능성에도 도움이 됩니다. 예측 모델 정확성을 더 높이 끌어올리기 위해 요금, 프로모션, 범주 세부 정보, 휴일 또는 날씨 정보와 같은 추가 정보나 속성을 추가할 수 있지만 각 속성이 예측에 어떤 영향을 주는지에 대해서는 모를 수 있습니다. 오늘의 출시를 통해 Forecast는 모델이 훈련되고 난 후 설명 가능성 보고서를 제공함으로써 예측 모델이 어떻게 예측을 만드는지를 이해하고 설명할 수 있도록 돕습니다. 설명 가능성 보고서에는 영향 점수를 포함하므로 훈련 데이터의 각 속성이 예측된 값의 상승 또는 하락 중 어디에 기여하는지를 이해할 수 있습니다. 모형이 예측을 수행하는 방식을 이해하면 보다 올바른 비즈니스 결정을 내릴 수 있습니다. 여기에 더해, 새로운 CreateExplainability API를 사용하면 Amazon Forecast는 이제 특정 항목 및 선택된 기간에 걸쳐 세분화된 항목 수준의 설명 가능성 인사이트를 제공합니다. 특정 예측 값이 특정 시간에 어째서 높거나 낮은지를 보다 잘 이해하는 것은 의사 결정과 신뢰 구축, 기계 학습 솔루션 신뢰도에 도움이 됩니다. 설명 가능성은 예측 결과 설명을 위해 과거 판매 및 외부 변수 추세를 이해할 수 있도록 다수의 수동 분석을 실행할 필요성을 제거합니다.
더 정확한 예측, 빠른 재훈련, 모델 설명 가능성을 얻고 싶다면 당사 블로그를 읽어 보시거나 AWS GitHub 리포지토리에서 이 노트북의 단계를 따라하세요. 사용하시는 기존 예측 모델을 새로운 CreateAutoPredictor API로 업그레이드하고 싶다면 콘솔에서 또는 AWS GitHub 리포지토리의 노트북에 표시된 내용에 따라 클릭 한 번으로 할 수 있습니다. 자세한 내용은 훈련 예측자를 참조하세요. 항목 수준 설명 가능성 인사이트를 확보하려면 당사 블로그를 읽어보시고 당사 GitHub 리포지토리의 이 노트북을 따라하세요. 예측 설명 가능성 또는 CreateExplainability API를 검토하실 수도 있습니다.
이번 출시는 새로운 요금이 동반되며 해당 내용은 Amazon Forecast 요금에서 검토하실 수 있습니다. 이 신규 기능은 Amazon Forecast가 정식 출시되는 모든 리전에서 사용할 수 있습니다. 리전별 가용성에 대한 자세한 내용은 AWS 리전 서비스를 참조하세요.