이 AWS 솔루션 구현에서 제공하는 기능

Improving Forecast Accuracy with Machine Learning 솔루션은 Amazon Forecast 예측을 생성, 테스트, 비교 반복합니다. 이 솔루션은 예측을 자동으로 생성하고 Amazon QuickSight 또는 Amazon SageMaker Jupyter 노트북에 사용할 수 있는 시각화 대시보드를 생성하므로, 시계열 입력 및 예측 출력을 표시하는 쉽고 빠른 끌어서 놓기 인터페이스를 제공합니다.

소매점 재고 수요, 공급망 계획, 인력 상태, 웹 트래픽 예측 등을 예측하는 데 예측을 적용할 수 있습니다. 이 솔루션은 세 가지 기본 변위치에서 확률적 예측을 출력하여 과도하거나 부족한 프로비저닝에 대한 민감도를 확인합니다(오른쪽의 샘플 예측 그래프에 나와 있음). 예측을 사용자 지정하여 요구 사항을 충족할 수도 있습니다. 예측은 차원(예: 소매점 지점) 또는 항목 레벨 메타데이터(예: 제품 브랜드, 크기, 색상) 전 범위에 걸쳐 비교할 수 있습니다. 이 데이터를 다음에 사용할 수 있습니다.

  • 기존 예측 최적화: p50 예측을 사용하여 시간을 절약하고 레거시 도구와의 호환성을 유지하거나, 과도한 또는 부족한 프로비저닝에 대한 가시성을 확보합니다.
  • 가변적인 고객 수요 충족: p90 예측을 사용하여 높은 수준의 고객 만족도를 제공합니다. p90 예측은 90%의 시간에 실제 값이 예측 값보다 낮을 것으로 예상합니다.
  • 과도한 프로비저닝 방지: p10 예측을 사용하여 비용을 절감하고 과도한 프로비저닝을 방지합니다. p10 예측은 10%의 시간에만 실제 향후 수요 값이 예측된 값보다 낮을 것으로 예상합니다.
Amazon Forecast로 생성된 두 가지 예측 비교
샘플 예측 그래프
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AWS 솔루션 구현 개요

아래 다이어그램은 솔루션의 구현 안내서와 함께 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 자동으로 배포할 수 있는 서버리스 아키텍처를 보여줍니다.

Improving Forecasting Accuracy with Machine Learning | 아키텍처 다이어그램
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Improving Forecast Accuracy with Machine Learning 솔루션 아키텍처

AWS CloudFormation 템플릿은 Amazon Forecast 사용 및 배포를 자동화하는 데 필요한 리소스를 배포합니다. 솔루션의 기능에 따라 아키텍처는 데이터 준비, 예측 및 데이터 시각화의 세 부분으로 나뉩니다.

템플릿에는 Amazon Forecast 구성에 대한 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷, 새 데이터 세트가 관련 Amazon S3 버킷에 업로드될 때 트리거되는 Amazon S3 이벤트 알림, Improving Forecast Accuracy with Machine Learning AWS Step Functions 상태 머신, Amazon Forecast에서 ML(기계 학습) 모델을 구축, 훈련 및 배포하는 일련의 AWS Lambda 함수 및 AWS Step Functions의 결과를 관리 사용자에게 알리는 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 이메일 구독이 포함됩니다.

이 솔루션에는 Amazon Forecast 예측 변수 정확도 지표를 추적하는 Amazon CloudWatch 지표와 데이터 사이언티스트 및 개발자가 데이터를 준비 및 처리하고 Forecast 출력을 평가할 때 사용할 수 있는 Amazon SageMaker Notebook 인스턴스도 포함됩니다.

Improving Forecast Accuracy with Machine Learning

버전 1.1.0
최종 업데이트 날짜: 2020년 10월
작성: AWS

예상 배포 시간: 5분

아래 버튼을 사용하여 솔루션 업데이트에 가입하십시오.

참고: RSS 업데이트에 가입하려면 사용 중인 브라우저에 대해 RSS 플러그인이 활성화되어 있어야 합니다.  

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기능

수동 프로세스 자동화

Amazon Forecast의 자동화 기능을 통해 여러 실험의 수집, 모델링 및 예측을 손쉽게 오케스트레이션할 수 있습니다.

Jupyter Notebook 통합

Jupyter Notebook을 사용하여 수요, 관련 시계열 및 예측 데이터를 단일 시각화로 통합할 수 있으므로 실험이 간편해집니다.

Amazon SNS 알림

성공 및 실패 시 사용자에게 이메일로 알림이 전송되므로 예측을 손쉽게 모니터링할 수 있습니다.

클릭 한 번으로 안전하게 배포

AWS Well-Architected 프레임워크 방법론으로 개발된 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 클릭 한 번으로 안전하게 배포할 수 있습니다.
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솔루션 직접 배포

AWS 솔루션 구현 라이브러리에서 일반적인 아키텍처 문제에 대한 답을 검색해 보실 수 있습니다.

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