Category: Amazon Forecast

이 글은 Amazon Forecast를 사용하여 구축된 예측 모델을 개발하고 시각화하기 위한 MLOps (Machine Learning Operations) 파이프라인을 생성하는 방법을 안내합니다.  기계 학습(Machine Learning, ML) 워크로드는 확장이 필요하기 때문에 서로 다른 이해 관계자 간의 사일로를 없애고 비즈니스 가치를 파악하는 것이 중요합니다. MLOps 모델은 데이터 사이언스, 프로덕션 및 운영 팀이 자동화된 워크플로우 전반에 걸쳐서 원활하게 협력을 가능하게 하며, […]

Amazon Forecast (이하 Forecast)에서 CNN(Convolutional Neural Networks합성곱 )을 이용해 최대 30% 더 높은 정확도로 예측 모델을 최대 2배 더 빠르게 훈련할 수 있습니다. CNN 알고리즘은 신경망 기반 기계 학습 알고리즘의 하나이며, Amazon.com의 수요 예측 시스템에서 중요한 역할을 하고 있습니다. Amazon.com에서 매일 4억 개 이상의 제품에 대한 수요를 예측을 가능하게 합니다. Amazon.com이 CNN 모델을 사용하여 수요 […]

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 […]

AWS는 기계 학습에 대한 경험 없이도 고도로 정확한 예측을 제공할 수 있는 완전관리형 서비스인 Amazon Forecast를 출시 예고한 바 있습니다. 그동안 많은 고객들의 베타 테스트를 거쳐 오늘 정식 출시합니다. Amazon Forecast를 별도 서버를 구성하거나 관리할 필요 없이, 데이터를 제공하고, 예측에 영향을 미칠 수 있다고 생각되는 메타데이터만 추가하면 됩니다. 예를 들어, 구입 또는 생산해야 하는 특정 […]

만약 여러분이 미래를 볼 수 있는 예지력을 가지고 있다면 이는 엄청난 초능력입니다. AWS가 여러분께 이런 초능력을 줄 수는 없지만, 기계 학습을 사용하여 시계열을 몇 단계 앞서 예측하는 기능은 제공할 수 있습니다. 시계열 예측(Time-series prediction)은 주간 매출, 일일 재고 수준 또는 시간당 웹 사이트 트래픽 같은 시간 종속적 데이터의 미래 값을 예측하기 위해 사용합니다. 기업에서는 단순한 […]