[レポート] AIM344: Introducing Amazon Forecast #reinvent

はじめに

本記事はAWS re:Invent 2018のセッション「AIM344 - Introducing Amazon Forecast」のレポートです。

Based on the same technology used at Amazon.com, Amazon Forecast uses machine learning to combine time series data with additional variables to build forecasts. Amazon Forecast requires no machine learning experience to get started. You only need to provide historical data, plus any additional data that you believe may impact your forecasts. Come learn more.

Amazon Forecastは1日目のKeynoteで発表された、新機能です。

スピーカーはAWSのAiエンジニアBindu Reddyさん。

レポート

  • 過去の履歴を元に、将来の予想を作成
    • 金融、労働力、商品など様々な分野に適用できる
  • 従来の方法で現実世界の予想をする場合に直面していた問題
    • 季節による違いを扱えない
    • メタデータを扱えない
    • 休日やプロモーションといった外部要因を扱えない
    • 過去の履歴がないものは予想できない
  • ディープラーニングを使うことで、予想の正確さを向上させる
    • Amazonでは、MQ-RNNという方式がベストだった
  • Amazon Forecastの紹介
    • Amazonで、過去20年に渡って蓄積された経験が生かされている
    • 従来の方法に比べて50%も正確
    • ARIMA、ETS、Prophetといったアルゴリズムに加え、複数のディープラーニングのアルゴリズムを採用
  • Amazon Forecastが難しい問題を解決
    • 複数の時系列のデータを利用可能
    • 休日、プロモーションといった外部データを利用可能
    • 新しいアイテムに対する予想もできる
    • スパイクを正確に予想できる
  • 学習モデル作成までの5つの手順
    • 元になるデータを準備
    • AutoMLまたはAmazon Forecastが予め用意しているアルゴリズムを選択
    • 予想と実際のデータとの差異を検証
    • 学習モデルをデプロイ
    • 予想データを生成
  • 現在はプレビューの申し込みを受付中
    • 多分、来週には使ってもらえるようになる

まとめ

Amazonでいままで培ってきた経験を元に、ディープラーニング等に関する知識がなくても、簡単に予想データを作ることができるようになりそうです。 現在はまだプレビュー受付中です。すでに申し込み済ですので、実際に触れるようになったら、また試す必要がありそうですね。