張貼日期: May 14, 2020
Amazon Forecast 是一種受管服務，可使用機器學習 (ML) 來產生準確的預測，而無需任何之前的 ML 經驗。Amazon Forecast 適用於各種使用案例，包括產品需求預測、庫存規劃、人力規劃、能源需求預測和雲端基礎設施用量預測。
今天，我們很高興能夠宣佈，我們的服務現在支援在歷史和預測時間段的相關時間序列資料集中自動填滿缺少的數值。在 Amazon Forecast 中，相關時間序列包括與目標值 (例如產品需求) 相關的促銷、價格或天氣等資料，而且這些時間序列通常可以提高預測的準確性。到目前為止，Amazon Forecast 的客戶一直需提供不會缺少數值的相關時間序列資料，這有時可能會具有挑戰性 (例如，為整個歷史和預測時間段的產品提供價格資料)。借助此新功能，客戶現在可以根據特定的使用案例，為其相關時間序列資料集使用多個缺失數值的選項 (如數值、中位數、最小值、最大值和平均值)。此外，我們也在為目標時間序列資料集現有的缺失數值填滿選項 (超出「0」和「NaN」) 擴展支援。您可以在 CreatePredictor API 中利用 FeaturizationConfig 來使用此新功能。請在此處瀏覽 Amazon Forecast 開發人員文件，以獲取更多詳細資訊。
現在，美國東部 (維吉尼亞北部、俄亥俄)，美國西部 (奧勒岡)，歐洲 (愛爾蘭、法蘭克福) 和亞太區域 (東京、新加坡、首爾、雪梨、孟買) 均提供此缺失數值擴展功能。