AWS: Amazon Forecast ab sofort verfügbar
Amazon Web Services (AWS) kündigte die allgemeine Verfügbarkeit von Amazon Forecast an, einem vollständig verwalteten Dienst, der mithilfe von maschinellem Lernen hochgenaue Vorhersagen auf der Grundlage derselben Technologie liefert, auf der auch Amazon.com basiert. Amazon macht Prognosen, um sicherzustellen, dass das richtige Produkt zur richtigen Zeit am richtigen Ort ist, indem Sie die Nachfrage nach mehreren Millionen von Produkten pro Tag prognostizieren.
Forecast verwendet dieselbe Technologie, um präzise Vorhersagen für praktisch alle Geschäftsbedingungen zu erstellen, einschließlich Produktnachfrage und -verkauf, Infrastrukturanforderungen, Energiebedarf und Personalbestand – mit Vorhersagen, die bis zu 50% genauer sind als herkömmliche Methoden. Amazon Forecast ist einfach zu bedienen und erfordert keine Erfahrungen mit Machine Learning. Der Service stellt automatisch die erforderliche Infrastruktur bereit, verarbeitet Daten und erstellt benutzerdefinierte, private Modelle für maschinelles Lernen, die auf AWS gehostet werden und bereit sind, Vorhersagen zu treffen. Um mit Amazon Forecast zu beginnen, besuchen Sie https://aws.amazon.com/forecast/.
Was sagen die Prognosen von Amazon Forecast?
Prognose ist die Wissenschaft von der Vorhersage der Zukunft. Durch die Untersuchung historischer Trends können Unternehmen abrufen, was wann passieren könnte, und dies in ihre zukünftigen Pläne für alle Bereiche einbeziehen, von der Produktnachfrage über die Bestandsaufnahme bis hin zur Personalausstattung. Angesichts der Folgen der Prognose ist die Genauigkeit von entscheidender Bedeutung. Wenn eine Prognose zu hoch ist, werden Kunden zu viel in Produkte und Personal investieren, was zu einer Verschwendung von Investitionen führt, und wenn die Prognose zu niedrig ist, werden sie zu wenig investieren, was zu einem Mangel an Rohstoffen und Lagerbeständen führt; daraus resultiert eine schlechte Kundenerfahrung. Heutzutage versuchen Unternehmen, alles von einfachen Tabellenkalkulationen bis hin zu komplexer Finanzplanungssoftware zu verwenden, um Prognosen zu erstellen.
Eine hohe Genauigkeit ist jedoch aus zwei Gründen nicht möglich. Erstens haben traditionelle Prognosen Schwierigkeiten, sehr große Mengen historischer Daten zu berücksichtigen, da wichtige Signale aus der Vergangenheit einfach untergehen. Zweitens enthalten herkömmliche Prognosen nur selten verwandte, aber unabhängige Daten, die einen wichtigen Kontext bieten können (z. B. Verkäufe, Feiertage, Standorte, Marketingaktionen usw.). Ohne die vollständige Historie und den breiteren Kontext können die meisten Prognosen die Zukunft nicht genau vorhersagen.
Die eigene Erfahrung mit der Masse teilen
Amazon verfügt über eine Fülle von Kenntnissen in der Erstellung präziser Prognosen mithilfe von maschinellem Lernen aus über 20 Jahren Erfahrung im Betrieb des weltweit größten E-Commerce-Geschäfts. Dank der Lieferungen von Milliarden von Paketen pro Jahr mit einer Vielzahl von Zustelloptionen in mehr als zehntausend Postleitzahlen hat Amazon erweiterte Prognosefunktionen entwickelt, die den gesamten Produktverlauf und den Overlay-Kontext aus verwandten Geschäftsaktivitäten wie Werbeaktionen und Preisänderungen berücksichtigen. Aufgrund dieser vielfältigen und umfangreichen Prognoseerfahrung bei Amazon haben Kunden AWS gebeten, dieses Wissen mit ihnen zu teilen, um ihre eigenen Prognosen genauer zu machen.
Die heutige allgemeine Verfügbarkeit von Amazon Forecast ist ein wichtiger Schritt, um die umfassenden Prognoseerfahrungen von Amazon in die Hände alltäglicher Entwickler in praktisch jeder Branche zu legen. Amazon Forecast erstellt private, benutzerdefinierte Modelle, mit denen Entwickler Vorhersagen treffen können, die bis zu 50% genauer sind als herkömmliche Methoden. Beim maschinellen Lernen ermittelt Amazon Forecast automatisch, wie sich Variablen wie Produktfunktionen, Saisonalität und Speicherorte gegenseitig beeinflussen. Es kann schwierig sein, diese komplexen Zusammenhänge mit herkömmlichen Prognosemethoden zu erkennen, aber Amazon Forecast verwendet das von Amazon entwickelte maschinelle Lernen, um komplexe Muster zur Verbesserung der Prognosegenauigkeit schneller zu erkennen.
Den damaligen Zeitaufwand minimieren
Amazon Forecast richtet automatisch eine Datenpipeline ein, nimmt Daten auf, trainiert ein Modell, stellt Genauigkeitsmetriken bereit und führt Vorhersagen durch. Entwickler benötigen keine Kenntnisse in maschinellem Lernen, um Amazon Forecast zu verwenden. Mithilfe der Amazon Forecast-API (Application Programming Interface) oder der benutzerfreundlichen Konsole können benutzerdefinierte Modelle für maschinelles Lernen in weniger als fünf API-Aufrufen oder -Klicks erstellt werden. Mit Amazon Forecast können Kunden Genauigkeitsniveaus erreichen, die früher Monate des Engineerings in Anspruch nahmen, für die heute nur wenige Stunden gebraucht werden.
„Amazon Forecast bietet jetzt die Prognosekompetenz von Amazon aus den ersten 25 Jahren des Aufbaus des weltweit größten E-Commerce-Geschäfts in einem verwalteten Dienst, den jedes Unternehmen nutzen kann“, sagte Swami Sivasubramanian, Vice President von Amazon Machine Learning. „Wir haben über viele Jahre hinweg ausgefeilte Prognosealgorithmen für maschinelles Lernen entwickelt, die unsere Kunden jetzt in Amazon Forecast verwenden können, ohne dass sie sich mit maschinellem Lernen auskennen müssen. Wir können es kaum erwarten, wie unsere Kunden den Service nutzen, um Betriebskosten und Ineffizienzen zu senken, eine höhere Ressourcen- und Produktverfügbarkeit sicherzustellen, Produkte schneller zu liefern und Kosten zu senken, um ihre Kunden zu begeistern.“
Oliver Lehmann, Cloud Development Spaceman bei VINTIN, äußert sich folgendermaßen zu Amazon Forecast:
Das Schöne an Amazon Forecast ist die einfache Funktionsweise. Man benötigt kein Vorwissen zu Machine Learning, wenn man dennoch welches besitzt, kann man die Feinheiten besser konfigurieren. Außerdem werden keine Server & Instanzen benötigt. Mit Amazon Forecast kann man einige Vorhersagen treffen: Nachfrage im Einzelhandel, Menge an Webseiten-Aufrufen, Bestandsplanung im Lager, benötigte Arbeitskräfte, usw. . Man legt einfach die Art der historischen Daten fest, importiert diese und kann optional noch bestimmte Eigenschaften festlegen, um z.B. Ferien und Urlaubszeiten zu beachten. Wir freuen uns, dass Amazon Forecast aus der Preview-Phase draußen ist, um selber damit zu experimentieren.
Amazon Forecast ist ab sofort in folgenden Bereichen verfügbar: US-Ost (Ohio), US-Ost (Virginia), US-West (Oregon), Asien-Pazifik (Tokio), Asien-Pazifik (Singapur) und Europa (Irland). Weitere Verfügbarkeitszonen folgen in Kürze.
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Dieser Artikel beruht in Teilen auf einer Pressemeldung unseres Technologiepartners AWS: https://press.aboutamazon.com/news-releases/news-release-details/aws-announces-general-availability-amazon-forecast
