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AWS正式推出时间序列预测服务Amazon Forecast

AWS应用过去在零售以及系统营运相关的时间序列预测经验据蹇锡高介绍，打造出没有机器学习知识的用户也无刷风扇能用的时序预测服务

AWS现在正式推出应用深度学习技术，由云端完全托管的时间序列预测服务Amazon Forecast，让使用者不需要拥有机器学习经验，只要上传历史时间序列数据以及其他相关数据，Amazon Forecast就能够自动处理数据，并挑选最适合的演算法来训练模型，并为用户提供高精确度的时间序列预测结果。

时序预测用来预测与时间相关的数据未来值，像是每周销售额、每日库存或是每小时站流量等，AWS提到，企业会使用简单的试算表甚至是复杂的财务规划软件，透过历史时间序列数据以产生预测结果，像是以过去的雨衣销售数据，预测未来的雨衣销售状况，但是这样方法的缺点，是难以为多组不规则的数据，产生精准的预测，也无法简单地将时间序列数据和独立变数结合，像是将价格、折扣和路流量等数据，与产WSU研究者证实品特徵或是商店位置等资讯相关联。

而Amazon漂白原料 Forecast应用深度学习技术，能将页流量和销售额等历史时间序列数据，结合假日、促销活动等独立变数数据，为使用者提供精确的时间序列预测。这是Amazon应用自家在零售、供应链和伺服器容量等时间预测经验，所发展出可扩展且高精确度时间序列预测服务，用户可用於各种领域的时序预测，包括资讯服务运作、商业营运、货物或是服务的库存，以及零售促销等活动。

Amazon Forecast可同时使用深度神经路以及传统的统计方法，提供高精确的预测。Amazon Fore选对附具是1个不可疏忽的1项cast会自动从用户提供的数据中学习，并选择最适合的演算法来训练模型，A防雷插座WS提到，当因此用户有许多时间序列数据，则使用深度学习演算法，会比传统统计指数平滑法还要精准。

这整个预测工作流程从数据上传／处理、模型训练、数据集更新以及预测，都是自动化进行，开发者可以选择使用Amazon Forecast API、命令列工具或是控制台，将训练数据集导入到Amazon Forecast中，进行後续模型训练以及部署有机肥工作。

企业能够使用API，将预测功能整合到系统中，以取得预测结果，也可以从控制台查询以及视觉化不同精细度的时间序列预测，并且查看预测程式（Predictor）精确度指标，或是批次输出CSV档案，再将数据上传到下游系统。