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AWS 宣布全面推出 Amazon Forecast-ESG跨境

AWS 宣布全面推出 Amazon Forecast

亞馬遜觀察
亞馬遜觀察
2019-08-19
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AWS 宣布全面推出 Amazon Forecast

西雅圖--今天,Amazon.com 公司(納斯達克股票代碼:AMZN)旗下的 Amazon Web Services, Inc. (AWS) 宣布全面推出 Amazon Forecast,這是一項完全托管的服務(wù),使用機器學習提供高度準確的基于為 Amazon.com 提供支持的相同技術(shù)的預(yù)測。亞馬遜通過預(yù)測每天對數(shù)億種產(chǎn)品的需求,使用預(yù)測來確保正確的產(chǎn)品在正確的時間出現(xiàn)在正確的位置。 Amazon Forecast 使用相同的技術(shù)為幾乎任何業(yè)務(wù)狀況構(gòu)建精確的預(yù)測,包括產(chǎn)品需求和銷售、基礎(chǔ)設(shè)施要求、能源需求和人員配備水平 - 預(yù)測的準確度比傳統(tǒng)方法高 50%。 Amazon Forecast 易于使用,無需機器學習經(jīng)驗。該服務(wù)自動預(yù)置必要的基礎(chǔ)設(shè)施、處理數(shù)據(jù)并構(gòu)建托管在 AWS 上并準備進行預(yù)測的自定義私有機器學習模型。要開始使用 Amazon Forecast,請訪問。

“Amazon Forecast 現(xiàn)在提供 Amazon 前 25 年以托管服務(wù)構(gòu)建全球最大電子商務(wù)業(yè)務(wù)的預(yù)測專業(yè)知識,供任何公司利用”

預(yù)測是預(yù)測未來的科學。通過檢查歷史趨勢,組織可以確定可能發(fā)生的情況和時間,并將其納入從產(chǎn)品需求到庫存再到人員配備的未來計劃中??紤]到預(yù)測的后果,準確性真的很重要。如果預(yù)測過高,客戶會過度投資于產(chǎn)品和人員,導(dǎo)致投資浪費;如果預(yù)測過低,客戶會投資不足,導(dǎo)致原材料和庫存不足;造成糟糕的客戶體驗。今天,公司嘗試使用從簡單的電子表格到復(fù)雜的財務(wù)規(guī)劃軟件的所有內(nèi)容來生成預(yù)測,但由于兩個原因,高精度仍然難以實現(xiàn)。首先,傳統(tǒng)的預(yù)測難以納入大量歷史數(shù)據(jù),錯過了在噪音中丟失的過去重要信號。其次,傳統(tǒng)預(yù)測很少包含相關(guān)但獨立的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)可以提供重要的背景(如銷售、假期、地點、營銷促銷等)。如果沒有完整的歷史和更廣泛的背景,大多數(shù)預(yù)測都無法準確預(yù)測未來。

亞馬遜憑借 20 多年運營全球最大電子商務(wù)業(yè)務(wù)的經(jīng)驗,在使用機器學習構(gòu)建準確預(yù)測方面擁有豐富的知識。亞馬遜每年交付數(shù)十億個包裹,在超過一萬個郵政編碼中提供多種交付選項,亞馬遜開發(fā)了先進的預(yù)測功能,將完整的產(chǎn)品歷史記錄和相關(guān)業(yè)務(wù)活動的疊加上下文(例如促銷和價格變化)結(jié)合起來。由于 Amazon 的這種多樣化和大規(guī)模的預(yù)測經(jīng)驗,客戶要求 AWS 與他們分享這些知識,以幫助他們自己的預(yù)測更加準確。

今天,Amazon Forecast 的全面推出為將 Amazon 在預(yù)測方面的深厚經(jīng)驗的力量提供給幾乎每個行業(yè)的日常開發(fā)人員邁出了重要的一步。 Amazon Forecast 生成私有的自定義模型,可以幫助開發(fā)人員做出比傳統(tǒng)方法高出 50% 的預(yù)測。使用機器學習,Amazon Forecast 自動發(fā)現(xiàn)產(chǎn)品功能、季節(jié)性和商店位置等變量如何相互影響。使用傳統(tǒng)的預(yù)測方法可能難以發(fā)現(xiàn)這些復(fù)雜的關(guān)系,但 Amazon Forecast 使用 Amazon 開發(fā)的機器學習來快速識別復(fù)雜模式以提高預(yù)測準確性。 Amazon Forecast 自動設(shè)置數(shù)據(jù)管道、提取數(shù)據(jù)、訓(xùn)練模型、提供準確度指標并執(zhí)行預(yù)測。開發(fā)人員無需具備任何機器學習方面的專業(yè)知識即可開始使用 Amazon Forecast,并且可以使用 Amazon Forecast 應(yīng)用程序編程接口 (API) 或易于使用的控制臺在少于五次 API 調(diào)用或點擊中構(gòu)建自定義機器學習模型.借助 Amazon Forecast,客戶可以在短短幾個小時內(nèi)達到過去需要幾個月的工程才能達到的準確度水平。

亞馬遜機器學習副總裁 Swami Sivasubramanian 表示:“亞馬遜預(yù)測現(xiàn)在提供亞馬遜前 25 年以托管服務(wù)構(gòu)建全球最大電子商務(wù)業(yè)務(wù)的預(yù)測專業(yè)知識,供任何公司利用。 “多年來,我們構(gòu)建了復(fù)雜的機器學習預(yù)測算法,我們的客戶現(xiàn)在可以在 Amazon Forecast 中使用這些算法,而無需自己了解任何機器學習知識。我們迫不及待地想看看我們的客戶如何使用該服務(wù)來減少運營費用和效率低下,確保更高的資源和產(chǎn)品可用性,更快地交付產(chǎn)品,并降低成本來取悅他們的客戶。”

Amazon Forecast 現(xiàn)已在美國東部(俄亥俄)、美國東部(弗吉尼亞北部)、美國西部(俄勒岡)、亞太地區(qū)(東京)、亞太地區(qū)(新加坡)和歐洲(愛爾蘭)推出,更多可用區(qū)即將推出。

Puget Sound Energy (PSE) 是該州最大的公用事業(yè)公司,為華盛頓 10 個縣社區(qū)的 110 萬電力客戶和 825,000 家天然氣客戶提供支持。 “在 PSE,我們使用 Amazon Forecast 來預(yù)測典型住宅的電力和天然氣消耗量。我們發(fā)現(xiàn),即使使用非常有限的一組歷史消費和天氣數(shù)據(jù),Amazon Forecast 在預(yù)測 30 天后的表現(xiàn)也非常出色,幾乎無需人工操作。隨著對環(huán)保能源解決方案的日益重視,在我們每個客戶的家庭和企業(yè)中生成更準確的能源使用預(yù)測的能力對于像 PSE 這樣的能源服務(wù)提供商來說至關(guān)重要。憑借這些增強的分析能力,PSE 將能夠識別定制的節(jié)能計劃和服務(wù),最終減少客戶賬單,”PSE 高級云架構(gòu)師 Paul Johnson 說。

埃森哲是全球領(lǐng)先的專業(yè)服務(wù)公司,在戰(zhàn)略、咨詢、數(shù)字、技術(shù)和運營方面提供廣泛的服務(wù)和解決方案。埃森哲應(yīng)用情報公司董事總經(jīng)理兼全球數(shù)據(jù)科學創(chuàng)新主管 Takuya Kudo 表示:“我們一直致力于推動創(chuàng)新并為我們的主要客戶帶來更多價值。 “Amazon Forecast 易于操作生產(chǎn)工作負載,使我們能夠試驗多種最先進的深度學習模型來預(yù)測我們的業(yè)務(wù)?!?/p>

OMOTOR 通過為企業(yè)提供可以通過 WhatsApp 和其他平臺進行通信的最佳機器學習算法、計算機視覺技術(shù)和認知機器人,幫助企業(yè)通過 AI 改進。 “在 OMOTOR,我們使用 AI 代表客戶進行創(chuàng)新,因此從 AWS 獲得最前沿的深度學習技術(shù)對于我們客戶的成功至關(guān)重要。使用 Amazon Forecast 使我們能夠隨時創(chuàng)建和完善各種預(yù)測系列數(shù)據(jù),而無需每次都手動構(gòu)建和訓(xùn)練模型。我們預(yù)測未來 12 個月的實際銷售額,因此我們可以充分規(guī)劃庫存、估計未來盈利能力、跟蹤市場份額的增減等。這意味著我們“我們可以使用更多的上下文數(shù)據(jù),更頻繁地進行優(yōu)化,生成預(yù)測的準確性提高 50% 以上,并以極快的速度運行。例如,我們正在幫助汽車行業(yè)的客戶預(yù)測巴西 185 輛汽車的銷量,” OMOTOR 首席執(zhí)行官 Marcio Rodrigues。

CJ Logistics 是韓國領(lǐng)先的個人和公司綜合運輸和物流服務(wù)提供商。 “Amazon Forecast 已應(yīng)用于 CJ Logistics 的包裹量預(yù)測流程,以優(yōu)化我們?yōu)闈M足需求而提供的人力資源、運輸和倉庫空間數(shù)量,”CJ Logistics TES 戰(zhàn)略部副總裁 YoungSoo Kim 說。 “Amazon Forecast 允許我們使用基于機器學習的復(fù)雜預(yù)測技術(shù),而無需構(gòu)建我們自己的系統(tǒng)。我們有一個明確的方法可以通過使用 Amazon Forecast 來提高我們的運營效率?!?/p>

Daemon Solutions 是一家?guī)椭蛻舫浞掷脴I(yè)務(wù)技術(shù)的咨詢公司。 “我們的零售合作伙伴面臨的最常見挑戰(zhàn)之一是準確預(yù)測不同 SKU 和商店位置的產(chǎn)品需求的能力。鑒于我們能夠輕松地使用 Amazon Forecast 來創(chuàng)建高級 ML 模型,這些模型在預(yù)測方面滿足準確度要求,并使用我們的測試數(shù)據(jù)集考慮促銷和價格等變量,我們很高興能夠部署Daemon Solutions 機器學習和人工智能主管 Akram Dweikat 說:“我們代表我們的客戶提供服務(wù)并解決實際問題?!?/p>

關(guān)于亞馬遜網(wǎng)絡(luò)服務(wù)

13 年來,Amazon Web Services 一直是世界上最全面、應(yīng)用最廣泛的云平臺。 AWS 為計算、存儲、數(shù)據(jù)庫、網(wǎng)絡(luò)、分析、機器人、機器學習和人工智能 (AI)、物聯(lián)網(wǎng) (IoT)、移動、安全、混合、虛擬和增強現(xiàn)實(VR 和 AR)提供超過 165 項功能齊全的服務(wù))、媒體和應(yīng)用程序開發(fā)、部署和管理來自 22 個地理區(qū)域內(nèi)的 69 個可用區(qū) (AZ),這些區(qū)域跨越美國、澳大利亞、巴西、加拿大、中國、法國、德國、香港特別行政區(qū)、印度、愛爾蘭、日本、韓國、中東、新加坡、瑞典和英國。數(shù)以百萬計的客戶(包括發(fā)展最快的初創(chuàng)公司、最大的企業(yè)和領(lǐng)先的政府機構(gòu))信任 AWS 來支持他們的基礎(chǔ)設(shè)施、變得更加敏捷并降低成本。

關(guān)于亞馬遜

亞馬遜遵循四項原則:以客戶為中心而非以競爭對手為中心、對發(fā)明的熱情、對卓越運營的承諾以及長期思考。客戶評論、一鍵購物、個性化推薦、Prime、亞馬遜物流、AWS、Kindle Direct Publishing、Kindle、Fire 平板電腦、Fire TV、亞馬遜 Echo 和 Alexa 是亞馬遜率先推出的一些產(chǎn)品和服務(wù)。

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特別聲明:以上文章內(nèi)容僅代表作者本人觀點,不代表ESG跨境電商觀點或立場。如有關(guān)于作品內(nèi)容、版權(quán)或其它問題請于作品發(fā)表后的30日內(nèi)與ESG跨境電商聯(lián)系。

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