Amazon Forecast 即将停用2018年〜
使用机器学习进行时间序列数据预测的全托管服务
它能做什么
Amazon Forecast 是基于时间序列数据预测未来值的机器学习服务。输入过去的销售数据、库存数据、需求数据等，自动尝试多种机器学习算法，生成精度最高的预测模型。无需机器学习专业知识。
使用场景
适用于零售业需求预测、库存优化、网站流量预测、电力需求预测、人员配置规划等所有需要基于时间序列数据进行预测的业务。
日常类比
可以将其比作天气预报。分析过去的气象数据 (时间序列数据) 来预测明天以后的天气 (未来值)。Forecast 用销售和需求数据代替气象数据，提供商业的「天气预报」。
什么是 Forecast
Amazon Forecast 是专注于时间序列预测的机器学习服务。只需将 CSV 格式数据上传到 S3，即可自动评估多种算法 (DeepAR+、Prophet、ARIMA 等) 并选择最优模型。预测结果可通过 API 获取并集成到应用中。
数据集与预测流程
Forecast 的使用分为数据集导入、预测器 (Predictor) 创建、预测 (Forecast) 生成 3 个步骤。数据集除时间序列数据 (时间戳和值) 外，还可添加相关数据 (天气、促销信息等) 来提高精度。AutoML 功能自动选择最优算法和超参数。 如需进一步深入理解数据集和预测流程，可参阅 书籍 (Amazon)。
入门指南
在 Forecast 控制台创建数据集组，导入 S3 上的 CSV 文件。创建预测器后 AutoML 自动训练模型。训练完成后生成预测，将结果导出到 S3 或通过 API 获取。注意 Amazon Forecast 已于 2024 年停止接受新用户，新项目推荐使用 SageMaker Canvas 的时间序列预测功能。
注意事项
- Amazon Forecast stopped accepting new customers in 2024. Consider using SageMaker Canvas for new projects
- Forecast accuracy depends heavily on data quantity and quality. At least several hundred data points of time series data are recommended
