Share未来を予見する能力は、信じられないほどのスーパーパワーとなります。AWSは、あなたにその力を与えることはできませんが、機械学習において、数ステップで時系列の予測を行うお手伝いができます。時系列予測のゴールは、毎週の売上、1日の在庫レベル、1時間ごとのウェブサイトトラフィックなどの時間依存データの将来の値を予測することです。今日の企業は、シンプルなスプレッドシートから複雑な財務計画ソフトウェアまであらゆるものを使用して、製品需要、リソースニーズ、財務パフォーマンスなどの将来のビジネス成果を正確に予測しようとしています。これらのツールは、時系列データと呼ばれる一連の履歴データを見て予測を作成します。そのようなツールは、レインコートの将来の売上を、過去の売上データと、未来が過去によって決定されるという前提をもとにして、単に予測しようとする場合があります。このアプローチは、不規則な傾向を持つ大量のデータセットに対して正確な予測を生成するのに苦労する可能性があります。時間とともに変化するデータ系列(価格、割引、ウェブトラフィックなど)を、製品の機能や店舗の場所などの関連する独立変数と簡単に組み合わせることもできません。Share機械学習は、間違いなく広範囲にわたって取り組むべき魅力的なトピックを提供してきましたが、パーソナライゼーションやレコメンデーションほどのものはありません。ユーザーと好みのアイテムをマッチングするのは簡単な問題のように聞こえるかもしれません。ソフトウェアエンジニアリング・システム運用に特化したエキスパートが必要になります。ほとんどの組織はこれらの課題を克服するための知識・スキル、そして経験を持っておらず、レコメンデーションを利用するアイデアを諦めるか、パフォーマンスの低いモデルを構築するに留まっています。Amazon.com“)。発表することができ幸せに思います。上にレコメンデーションモデルを構築するのはすでに可能でした。この方法で良い結果を得るためには、大量のデータの準備と専門家によるチューニングが必要になると言わざるを得ません。レコメンデーションモデルを作るのはもっと簡単です。機械学習モデルを設計し、トレーニングし、デプロイするのに要求される難しい作業を実行し、高速化します。両方をサポートします。アナウンスされました。Outpostsは、ネイティブのAWSサービス、インフラストラクチャ、および運用モデルをほぼすべてのデータセンター、コロケーションスペース、またはオンプレミス施設に提供します。シームレスなハイブリッドクラウドソリューションのためにAWSで使用するのと同じソフトウェア、サービス、インフラストラクチャ、管理ツール、開発、および展開モデルをOutpostsに使用します。Outpostには次の2種類があります。