سفر موفق خود را با پیش بینی سری های زمانی با آمازون پیش بینی آغاز کنید

سازمان ها در هر اندازه در تلاش هستند تا تجارت خود را توسعه دهند، کارایی را بهبود بخشند و به مشتریان خود بهتر از همیشه خدمات ارائه دهند. حتی اگر آینده نامشخص است، یک رویکرد مبتنی بر داده‌ها و علم می‌تواند به پیش‌بینی آنچه در پیش است برای پیمایش موفقیت‌آمیز در دریایی از انتخاب‌ها کمک کند.

هر صنعتی از پیش‌بینی سری‌های زمانی برای رفع انواع نیازهای برنامه‌ریزی استفاده می‌کند، از جمله:

در این پست، پنج روش برتر برای شروع را بیان می کنیم پیش بینی آمازونو قدرت پیش بینی یادگیری ماشینی بسیار دقیق (ML) را در کسب و کار خود اعمال کنید.

چرا پیش بینی آمازون

AWS یک سرویس پیش‌بینی سری زمانی کاملاً مدیریت شده به نام Amazon Forecast ارائه می‌دهد که به شما امکان می‌دهد پیش‌بینی‌های سری زمانی خودکار مداوم را بدون نیاز به تخصص ML ایجاد و نگهداری کنید. علاوه بر این، می‌توانید بدون نیاز به کدنویسی، ساخت مدل‌های ML یا مدیریت زیرساخت، عملیات‌های پیش‌بینی تکرارپذیر را بسازید و اجرا کنید.

قابلیت‌های Forecast به آن اجازه می‌دهد تا طیف گسترده‌ای از نقش‌های مشتری، از تحلیلگران و مدیران زنجیره تامین تا توسعه‌دهندگان و کارشناسان ML را ایفا کند. دلایل متعددی وجود دارد که چرا مشتریان پیش بینی را ترجیح می دهند: دقت بالا، نتایج قابل تکرار، و توانایی خود خدمت رسانی بدون انتظار در دسترس بودن منابع فنی تخصصی را ارائه می دهد. پیش‌بینی نیز توسط متخصصان علم داده انتخاب می‌شود، زیرا نتایج بسیار دقیقی را بر اساس مجموعه‌ای از مدل‌های خود تنظیم شده و انعطاف‌پذیری برای آزمایش سریع بدون نیاز به استقرار یا مدیریت خوشه‌هایی با اندازه خاص ارائه می‌دهد. مدل‌های ML آن همچنین پشتیبانی از پیش‌بینی‌ها برای تعداد زیادی آیتم را آسان‌تر می‌کنند و می‌توانند دقیق تولید کنند پیش بینی اقلام با شروع سرد بدون سابقه

پنج روش برتر هنگام شروع با Forecast

Forecast دقت بالا و زمان ورود سریع به بازار را برای توسعه دهندگان و دانشمندان داده فراهم می کند. اگرچه توسعه مدل‌های سری زمانی بسیار دقیق آسان شده است، این پست بهترین روش‌ها را برای سرعت بخشیدن به ورود و ارزش گذاری شما ارائه می‌کند. برای رسیدن به موفقیت باید کمی سختگیری و شاید چند دور آزمایش انجام داد. یک سفر پیش‌بینی موفقیت‌آمیز به عوامل متعددی بستگی دارد، برخی از آنها ظریف.

اینها موارد کلیدی هستند که باید هنگام شروع کار با Forecast در نظر بگیرید.

شروع ساده

همانطور که در فلایویل زیر نشان داده شده است، با یک مدل ساده شروع کنید که از a استفاده می کند سری زمانی هدف مجموعه داده برای ایجاد یک خط مبنا همانطور که اولین مجموعه داده ورودی خود را پیشنهاد می کنید. آزمایش‌های بعدی می‌توانند آزمایش‌های دیگری را اضافه کنند ویژگی های زمانی و فراداده ایستا با هدف بهبود دقت مدل. هر بار که تغییری ایجاد می‌شود، می‌توانید اندازه‌گیری کنید و یاد بگیرید که این تغییر چقدر به شما کمک کرده است. بسته به ارزیابی خود، ممکن است تصمیم بگیرید که مجموعه جدیدی از ویژگی های ارائه شده را حفظ کنید یا گزینه دیگری را انتخاب کنید.

روی موارد پرت تمرکز کنید

با Forecast می توانید آمار دقت کل مجموعه داده را بدست آورید. مهم است که بدانیم اگرچه این آمار سطح بالا جالب است، اما باید آن را فقط از نظر جهت درست در نظر گرفت. شما باید به جای آمارهای سطح بالا، روی آمار دقت در سطح آیتم تمرکز کنید. نمودار پراکندگی زیر را به عنوان راهنما در نظر بگیرید. برخی از موارد موجود در مجموعه داده دارای دقت بالایی هستند. برای اینها هیچ اقدامی لازم نیست.

در حین ساخت یک مدل، باید برخی از نکاتی را که به عنوان «سری های زمانی اکتشافی» نامگذاری شده اند، بررسی کنید. در این موارد اکتشافی، نحوه بهبود دقت را با ترکیب داده‌های ورودی بیشتر، مانند تغییرات قیمت، هزینه‌های تبلیغاتی، ویژگی‌های فصلی صریح، و گنجاندن رویدادها و شرایط محلی، بازار، جهانی و سایر رویدادها و شرایط واقعی تعیین کنید.

قبل از ایجاد پیش‌بینی، دقت پیش‌بینی‌کننده را بررسی کنید

پیش‌بینی‌های تاریخ‌دار آینده را با Forecast ایجاد نکنید تا زمانی که دقت پیش‌بینی را در طول دوره پس‌آزمون بررسی نکرده باشید. نمودار پراکندگی قبلی دقت سطح سری زمانی را نشان می‌دهد، که بهترین نشانه شما برای اینکه پیش‌بینی‌های تاریخ‌دار آینده چگونه خواهند بود، همه چیزهای دیگر یکسان هستند. اگر این دوره میزان دقت مورد نیاز شما را فراهم نمی کند، عملیات پیش بینی تاریخ آینده را ادامه ندهید، زیرا ممکن است منجر به هزینه ناکارآمد شود. در عوض، همانطور که قبلاً بحث شد، روی افزایش داده های ورودی خود تمرکز کنید و دور دیگری را در چرخ فلایویل نوآوری امتحان کنید.

زمان تمرین را کاهش دهید

شما می توانید از طریق دو مکانیسم زمان تمرین را کاهش دهید. ابتدا از Forecast's استفاده کنید عملکرد بازآموزی برای کمک به کاهش زمان آموزش از طریق یادگیری انتقالی. دوم، جلوگیری از رانش مدل با نظارت بر پیش بینی با آموزش فقط در صورت لزوم.

فرآیندهای تکرارپذیر بسازید

ما شما را تشویق می‌کنیم که گردش‌های کاری Forecast را از طریق آن ایجاد نکنید کنسول مدیریت AWS یا از ابتدا از API استفاده کنید تا زمانی که حداقل ما را ارزیابی نکنید AWS مخزن GitHub را نمونه می کند. ماموریت ما با نمونه‌های GitHub کمک به رفع اصطکاک و تسریع زمان ورود شما به بازار با جریان‌های کاری تکرارپذیر است که قبلاً به طور مدبرانه طراحی شده‌اند. این گردش‌ها بدون سرور هستند و می‌توان آن‌ها را برای اجرا بر اساس یک برنامه منظم برنامه‌ریزی کرد.

از مخزن رسمی GitHub ما دیدن کنید، جایی که می توانید با دنبال کردن مراحل ارائه شده، به سرعت راهنمای راه حل ما را اجرا کنید. همانطور که در شکل زیر نشان داده شده است، گردش کار یک خط لوله کامل از انتها به انتها ارائه می‌کند که می‌تواند داده‌های تاریخی را بازیابی کند، آن‌ها را وارد کند، مدل‌هایی بسازد، و استنتاجی را در مقابل مدل‌ها تولید کند - همه اینها بدون نیاز به نوشتن کد.

شکل زیر نمای عمیق تری را به تنها یک ماژول ارائه می دهد که قادر به جمع آوری داده های تاریخی برای آموزش مدل از تعداد بی شماری از منابع پایگاه داده است که توسط آنها پشتیبانی می شود. جستجوی فدرال آمازون آتنا.

امروز شروع کنید

شما می توانید یک گردش کار تولید کاملاً خودکار را در عرض چند روز تا چند هفته پیاده سازی کنید، به ویژه هنگامی که با خط لوله ارکستراسیون گردش کار ما در دسترس است. مخزن نمونه GitHub.

این ویدیوی re:Invent یک مورد استفاده از مشتری را برجسته می کند که گردش کار خود را با استفاده از این مدل GitHub خودکار کرده است:

Forecast دارای بسیاری از قابلیت های داخلی است که به شما کمک می کند از طریق پیش بینی بسیار دقیق مبتنی بر ML به اهداف تجاری خود برسید. ما به شما توصیه می کنیم در صورت داشتن هر گونه سوال با تیم حساب AWS خود تماس بگیرید و به آنها اطلاع دهید که می خواهید با یک متخصص سری زمانی صحبت کنید تا راهنمایی و راهنمایی ارائه دهید. ما همچنین می توانیم کارگاه هایی را برای کمک به شما در یادگیری نحوه استفاده از Forecast ارائه دهیم.

ما اینجا هستیم تا از شما و سازمانتان حمایت کنیم، زیرا در تلاش برای خودکارسازی و بهبود پیش‌بینی تقاضا در شرکت خود هستید. پیش‌بینی دقیق‌تر می‌تواند منجر به فروش بالاتر، کاهش قابل توجه ضایعات، کاهش موجودی بی‌کار و در نهایت سطوح بالاتر خدمات مشتری شود.

امروز اقدام کنید؛ هیچ زمانی بهتر از زمان حال برای شروع ساختن فردایی بهتر وجود ندارد.

---

درباره نویسنده

چارلز لافلین یک معمار راه حل تخصصی AI/ML است و در تیم Time Series ML در AWS کار می کند. او به شکل‌دهی نقشه راه خدمات آمازون Forecast کمک می‌کند و روزانه با مشتریان متنوع AWS همکاری می‌کند تا با استفاده از فناوری‌های پیشرفته AWS و رهبری فکری، کسب‌وکارشان را تغییر دهد. چارلز دارای مدرک کارشناسی ارشد در مدیریت زنجیره تامین است و دهه گذشته را در صنعت کالاهای بسته بندی مصرفی کار کرده است.

دن سین رایش یک مدیر محصول Sr برای Amazon Forecast است. او بر دموکراتیک کردن یادگیری ماشینی با کد پایین/بدون کد و به کارگیری آن برای بهبود نتایج کسب و کار متمرکز است. خارج از محل کار، او را می توان در حال بازی هاکی، تلاش برای بهبود سرویس تنیس، غواصی و خواندن داستان های علمی تخیلی یافت.