AWS: Amazon Forecast ab sofort am Standort Frankfurt verfügbar

Amazon Forecast ist ab sofort in den Regionen Asien-Pazifik (Sydney, Mumbai) und EU (Frankfurt) verfügbar.

Amazon Forecast ist ein vollständig verwalteter Service, der Machine Learning (ML) verwendet, um genaue Prognosen vorzulegen, ohne dass vorherige ML-Erfahrung erforderlich ist. Amazon Forecast ist in einer Vielzahl von Anwendungsfällen anwendbar, einschließlich der Prognose der Energienachfrage, der Produktnachfrage, der Lagerbestandsplanung, der Personalplanung und der Prognose der Nutzung der Cloud-Infrastruktur.

Amazon Forecast erstellt private, benutzerdefinierte Modelle, mit denen Entwickler Vorhersagen vornehmen können, die bis zu 50 % genauer sind als herkömmliche Methoden. Mithilfe von Machine Learning ermittelt Amazon Forecast automatisch, wie sich Variablen wie z. B. Produkteigenschaften, Saisonalität und Standort gegenseitig beeinflussen. Es kann schwer sein, diese komplexen gegenseitigen Beziehungen durch herkömmliche Prognosemethoden zu erkennen. Amazon Forecast verwendet aber das Machine Learning von Amazon, um komplexe Muster in Daten schnell zu erkennen und die Prognosegenauigkeit zu verbessern. Amazon Forecast richtet automatisch eine Datenpipeline ein, erfasst Daten, schult mehrere Machine Learning-Prognosemodelle, wählt das leistungsstärkste Modell für die Daten aus und stellt eine private API zum Herunterladen von Prognosen bereit. Entwickler benötigen keine Kenntnisse im Bereich Machine Learning, um Amazon Forecast zu verwenden.

Sie können Amazon Forecast mithilfe einer API (Application Programming Interface) oder einer benutzerfreundlichen Konsole verwenden, um benutzerdefinierte Machine Learning-Modelle mit weniger als fünf Klicks zu erstellen. Mit Amazon Forecast können Kunden Prognosemodelle, die in der Regel monatelanger Entwicklungsaufwand erfordern, in nur wenigen Stunden erstellen. Darüber hinaus zahlen Sie nur für den tatsächlichen Verbrauch von Amazon Forecast und es gibt keine Mindestgebühr oder Vorausverpflichtung. Für weitere Informationen zu Amazon Forecast verweisen wir auf unseren ersten Blogartikel hierzu.