Amazon Forecast 서울 리전 출시

정확한 예측을 위해 기계 학습을 사용하는 완전관리형 서비스인 Amazon Forecast 를 이제 서울 리전에서 사용할 수 있습니다.

Amazon Forecast는 아마존닷컴이 가지고 있는 기계 학습 경험을 토대로 인벤토리 계획, 에너지 수요 예측, 재무 계획, 인력 계획, 클라우드 인프라 사용량 예측 및 트래픽 예측을 포함한 다양한 사용 사례에 적용 할 수 있습니다.

이를 통해 개발자들이 기존 방법보다 최대 50 % 더 정확한 예측을 할 수 있도록 개인 맞춤형 모델을 생성합니다. 기계 학습을 사용하여  제품 기능, 계절 및 위치와 같은 변수가 서로 어떻게 영향을 미치는지 자동으로 감지합니다. 전통적인 예측 방법으로는 이러한 복잡한 관계를 파악하기 어려울 수 있지만 Amazon Forecast는 Amazon에서 개발 된 머신 러닝을 사용하여 데이터의 복잡한 패턴을 빠르게 인식하여 예측 정확도를 향상시킵니다.

Amazon Forecast는 자동으로 데이터 파이프 라인을 설정하고, 데이터를 수집하고, 여러 기계 학습 예측 모델을 훈련시키고, 데이터에 가장 적합한 성능 모델을 선택하고, 예측을 다운로드 할 수 있는 API를 제공합니다. 개발자는 Amazon Forecast 사용을 시작하기 위해 기계 학습에 대한 전문 지식이 필요하지 않습니다.

더 자세한 것은 Amazon Forecast – 시계열 데이터 예측을 위한 AI 서비스 정식 출시 블로그 글을 참고하시기 바랍니다.

Amazon Forecast 배워 보기
Amazon Forecast를 이용한 다양한 고객 사례에 대해 소개하는 영상을 몇 가지 소개해 드리고자 합니다. AWS한국 사용자 모임 데이터사이언스 그룹의 운영진인 심호진(11번가)님이 Amazon Personalize와 함께 Amazon Forecast의 기본 소개 및 사용법을 소개하는 영상입니다.

AWS에서 데이터사이언티스트로 일하는 강지양님이 Amazon Forecast를 통해 시계열 데이터 예측하는 방법을 소개하는 영상도 도움이 되실 것입니다.

다양한 고객 사례
국내 유명 쇼핑몰인 GSShop의 강태욱 매니저가 지난 AWS Summit Seoul에서 발표한 고객 사례입니다. 자사 물류 서비스 예측에  사용한 결과, 엔지니어링 과정 없이도 8시간 만에 유의미한 예측 결과를 얻어냈습니다.

국내 주요 물류 서비스를 담당하는 CJ 로지틱스의 경우도 Amazon Forecast를 활용하여 택배 물동량 예측을 진행하였습니다. 지난 AWS Summit Seoul에서 경희정 부장님의 발표를 통해 PoC를 통해 기존 모델 대비 융의미한 결과를 얻은 점을 보여주었습니다.

더 자세한 것은 Amazon Forecast 고객 사례를 참고하시기 바랍니다.

Amazon Forecast는 서울 리전 뿐만 아니라 미국 버지니아, 오레곤, 오하이오, 아일랜드, 싱가폴, 동경 리전에서도 사용하실 수 있습니다. 더 자세한 것은 Amazon Forecast 콘솔 또는 설명서를 참고하세요!

– Channy(윤석찬);