【Introduction to Amazon Forecast】の動画をまとめてみた

Pocket

今回は、Amazon Forecastの動画の内容についてまとめてみました。こちらのサービスは2018年12月17日現在、米国東部(バージニア北部)と米国西部(オレゴン)のリージョンでしかサポートされていませんので、利用する際にはご注意ください。
この動画は、以下の構成となっております。

■Amazon Forecastのサービス紹介
■Amazon Forecastの概要
■Amazon Forecastのまとめ

Service Introduction

需要・雇用・景気動向・自動車台数といった将来について予測する際、私達は主に過去の歴史的なデータをもとに予測をします。そして、その際に一番大事なのはデータの「正確さ」です。
データの正確さは利益やコストに直結するものなので、正確であることはとても重要です。しかし、過去の典型的なデータにばかり囚われていると、正確な予測を立てることはできません。

例えば、造船の荷物運搬の予測を立てようとした場合、重要なデータとして「その年の休日数」・「景気や為替動向」・「天候や気候」などが挙げられます。
しかし、過去の年間運搬数量のデータといった典型的な過去のモデルに囚われていると、正確な将来の予測を立てることができないだけでなく、より重要なデータを取り入れることもできません。

過去の典型的なデータのみを使ったモデルでは、正確な予測を出すのは難しいでしょう。なぜなら、以下のようなデータが考慮されないからです。

■一時的、断続的なデータ
■特殊ケースのデータ
■外部要因のデータ
■前例のないデータ

現代において、例外や稀なケース、一時的な要因などは多く見受けられます。そんな中でそれらの要因を取り扱わないモデルで将来を予測するというのは、あまり現実的とは言えません。

Amazon Forecastは、10年間取り組んできたサービスで、主な特徴はDLモデルを使用したフルマネージドなサービスであり、搭載した複数のDLのアルゴリズムによって正確な予測が可能であることです。

Amazon Forecastの主な特徴はこの5点です。

■正確さ
 50%以上も典型的なデータモデルよりも正確な予測が可能です

■自動化
 モデルの構築からアルゴリズムの選定、モデルの検証まで全て自動で行います

■プライバシーとセキュア
 データはとても厳重に管理され、顧客以外が触れることが無いようにしています

■カスタマイズ
 自前のアルゴリズムを用意することも、既存のアルゴリズムをカスタマイズすることも可能です

Overview

Amazon Forecastの仕組みはこのようになっています。

  1. Amazon S3バケットからデータを引っ張り出してきます
  2. アルゴリズムを選択します(選択方法は任意でも自動でも可能です)
  3. 予測の正確さを検証したあと、デプロイします
  4. Amazon Forecastのコンソール画面より、データの予測を確認することが可能です

MLの専門知識やデータパイプラインについて未経験であっても、Amazon Forecastは問題なく利用できます。APIやコンソールを使ってMLを構築し、データパイプラインを設定することができます。検証に必要なデータは自動的に取り入れられ、モデルの検証や予測の管理も行い、より正確なアルゴリズムへと更新していきます。

Amazon Forecastでは、与えられたデータ対して適切なアルゴリズムを自動で選択する機能が搭載されています。また、Amazon ForecastにはAutoMLという機能がついており、データの設定からアルゴリズムの選別、そしてモデルの検証といった一連の流れを全て行ってくれます。
データごとに適切なアルゴリズムを自動で選別して、検証をすることが可能です。

Amazon SageMaker から自作のアルゴリズムをAmazon Forecastにインポートすることができます。
Amazon SageMaker と Amazon Forecast は以下のような特徴があります。

■Amazon SageMaker
・モデル検証のデータは事前に用意する必要がある
・アルゴリズムは事前に決めておく必要がある
・予測モデルの改善は手動で行う必要がある

■Amazon Forecast
・MLの専門知識は必要ない
・アルゴリズムは自動で選択される
・予測モデルの改善は自動で最適な状態にされる

Summary

Amazon Forecastを一番有効に使うのであれば、最低でも1000以上のデータポイントと時系列データを用意する必要がありますが、少ないデータセットでも十分な成果を出すことはできます。ユースケースとしては、在庫の予測、ウェブの閲覧予測、経営の予測、重要と供給の予測などに適しています。

Amazon Forecastの特徴をまとめると、以下の4つとなります。

■アマゾンで10年以上も取り組まれてきたサービス
■自動でモデルの再構築と検証、アルゴリズムの選定などの一連の流れを行う
■予測に必要であれば外部からデータの追加も可能
■コンソールやAPI、CSVフォーマットで予測データを可視化可能

おわりに

Amazon Forecastの動画のまとめは以上となります。予測モデルを簡単に設定し、利用ができる便利なこの機能、ぜひ使ってみてはいかがでしょうか。