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.

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
두 예측 출력을 비교한 샘플 그래프
이 솔루션은 세 가지 기본 변위치에서 확률적 예측을 출력하여 과도하거나 부족한 프로비저닝에 대한 민감도를 확인합니다(위의 샘플 그래프 참조).
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이점

자동화된 프로세스

Amazon Forecast의 자동화 기능을 통해 여러 실험의 수집, 모형화 및 예측을 간편하게 처리할 수 있습니다.

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배포 보호

AWS Well-Architected Framework 방법론으로 개발된 AWS CloudFormation 템플릿을 사용하여 클릭 한 번으로 안전하게 배포할 수 있습니다.

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사전 예방적 모니터링

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

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자동화된 시각화

Amazon QuickSight 분석 또는 Jupyter 노트북에서 입력 데이터와 예측 출력을 결합하여 협업 및 실험을 촉진합니다.

AWS 솔루션 구현 개요

기본 파라미터로 이 솔루션을 배포하여 AWS 클라우드에 다음과 같은 서버리스 환경을 구축합니다.

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 다음 구성 요소가 포함됩니다.

  • Amazon Forecast 구성을 위한 Amazon Simple Storage Service(Amazon S3) 버킷. 데이터 집합, 그룹, 데이터 집합 예측자 및 예측과 데이터 집합 자체에 대한 구성 설정을 지정할 수 있습니다.
  • 새 데이터 집합이 관련 Amazon S3 버킷에 업로드될 때 트리거되는 Amazon S3 이벤트 알림.
  • Improving Forecast Accuracy with Machine Learning AWS Step Functions 상태 머신. 상태 머신은 Amazon Forecast에 기계 학습(ML) 모형을 구축, 훈련 및 배포하는 일련의 AWS Lambda 함수를 결합합니다. Amazon CloudWatch에 대한 모든 AWS Step Functions 로그.
  • 관리자에게 AWS Step Functions의 결과를 알리는 Amazon Simple Notification Service(Amazon SNS) 이메일 구독.
  • 데이터 사이언티스트 및 개발자가 데이터를 준비 및 처리하고 Forecast 출력을 평가하는 데 사용할 수 있는 Amazon SageMaker 노트북 인스턴스.
  • AWS Glue 작업은 원시 예측 입력 데이터, 메타데이터, 예측자 백테스트 내보내기 및 예측 내보내기를 집계된 예측 보기로 결합합니다.
  • Amazon Athena에서 표준 SQL 쿼리를 사용하여 예측 출력을 쿼리할 수 있습니다.
  • 각 예측에서 Amazon QuickSight 분석을 생성하여 사용자에게 예측된 항목의 계층 구조 및 카테고리에 걸친 예측 출력 시각화와 항목 수준 정확도 지표를 제공할 수 있습니다. 이 분석에서 대시보드를 생성하고 조직 내에서 공유할 수 있습니다.

기계 학습을 사용하여 예측 정확도 개선

버전 1.3.3
릴리스 날짜: 2021년 6월
작성: AWS

예상 배포 시간: 5분

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

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솔루션으로 해결: Improving Forecast Accuracy with Machine Learning
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기술 회사인 App8은 식당에서 손님에게 이상적인 비접촉식 식사 경험을 제공할 수 있도록 역량을 강화합니다. 손님을 위한 식사 경험을 향상하고 식당 운영을 간소화할 수 있도록 App8은 특정 메뉴 항목에 대한 고객 수와 수요를 예측할 수 있는 도구를 개발하기 시작했습니다.
 
App8이 기계 학습 솔루션의 예측 정확도 향상 기능을 사용하여 도구를 구축한 방법을 알아보세요.
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Improving Forecast Accuracy with Machine Learning 솔루션은 전력 및 공익 사업의 단기 전기 부하 예측을 간소화하여 운영 계획을 개선함으로써 전력망의 안정성을 개선합니다. 이 블로그 게시물에 나와 있듯이 이 솔루션을 파이프라인에 통합하자 예측 오류가 20%에서 6%로 감소했습니다. 제시된 완전 자동화 파이프라인에서는 AI 또는 기계 학습 경험 없이도 상당히 정확한 예측을 생성할 수 있습니다.
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