Improving Forecast Accuracy with Machine Learning

Amazon Forecast 예측 생성, 테스트, 비교 및 반복

개요

Improving Forecast Accuracy with Machine Learning 솔루션은 예측을 자동으로 생성하고 Amazon QuickSight 또는 Amazon SageMaker Jupyter Notebook에 사용할 수 있는 시각화 대시보드를 생성하여 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.

 

이점

자동화된 프로세스

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

배포 보호

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

사전 예방적 모니터링

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

자동화된 시각화

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

기술 세부 정보

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.

이 배포에 대한 정보
버전
1.5.4
릴리스 날짜
2023년 4월
저자
AWS
예상 배포 시간
5분
예상 비용
구현 가이드 다운로드  소스 코드  CloudFormation 템플릿  RSS 피드 구독 
배포 옵션
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