AWS Forecast e AWS SageMaker con DeepAR

AWS Forecast offre alle aziende una soluzione di previsione della domanda basata su machine learning, capace di migliorare significativamente l’accuratezza delle previsioni rispetto ai metodi tradizionali. Grazie all’uso di diversi algoritmi, tra cui quelli statistici e modelli avanzati di deep learning, AWS Forecast può adattarsi a una vasta gamma di scenari di previsione. Il servizio automatizza buona parte del processo di machine learning, riducendo il bisogno di esperienza tecnica, e consente di creare previsioni personalizzate, tenendo conto di variabili multiple come dati storici, fattori esterni (ad esempio condizioni meteo o eventi economici), e stagionalità.

Una delle funzionalità più innovative di AWS Forecast è la capacità di eseguire analisi “what-if”. Questa funzione permette alle aziende di simulare diversi scenari ipotetici e valutarne l’impatto sulle previsioni future. Per esempio, è possibile testare come cambiamenti nei prezzi, nelle strategie di marketing o nell’offerta dei prodotti possano influenzare la domanda futura. L’analisi “what-if” diventa così uno strumento prezioso per la pianificazione strategica, consentendo alle organizzazioni di prendere decisioni più informate e reattive rispetto alle condizioni di mercato in continua evoluzione.

Isolamento con l’algoritmo DeepAR in SageMaker

AWS SageMaker offre maggiore flessibilità e controllo rispetto a AWS Forecast, rendendolo la scelta ideale per le aziende che hanno esigenze più complesse e specifiche. Mentre AWS Forecast è un servizio completamente gestito che automatizza gran parte del processo di creazione di modelli predittivi, SageMaker consente agli sviluppatori e data scientist di costruire, addestrare e distribuire modelli di machine learning personalizzati da zero. Questo approccio permette una maggiore personalizzazione del modello, inclusa la scelta di algoritmi specifici, l’ottimizzazione iperparametrica avanzata e, volendo, l’integrazione di modelli proprietari.

Uno degli algoritmi più rilevanti, e già incluso nei builtin di SageMaker,  per la previsione della domanda è DeepAR, un modello basato su reti neurali ricorrenti. Questo algoritmo consente di fare previsioni accurate su serie temporali multiple, sfruttando la capacità delle RNN di catturare dipendenze sequenziali a lungo termine, risulta particolarmente efficace in scenari dove le serie temporali sono caratterizzate da una forte stagionalità o da trend complessi.

DeepAR è un’opzione potente per coloro che desiderano utilizzare un modello di deep learning all’interno di AWS SageMaker per ottimizzare ulteriormente le loro previsioni.

Con SageMaker, si possono scegliere esattamente quali dati e quali tecniche utilizzare, senza essere limitate a una gamma predefinita di algoritmi. Inoltre, permette di integrare algoritmi open-source o creare soluzioni che sfruttano framework di deep learning come TensorFlow o PyTorch, aumentando la capacità di sviluppare modelli altamente sofisticati come reti neurali convoluzionali (CNN) o transformer.

Per tutti quelli che richiedono prestazioni predittive avanzate e vogliono sperimentare con algoritmi personalizzati, SageMaker rappresenta una soluzione molto più potente rispetto al servizio gestito di Forecast, che è ottimizzato principalmente per un utilizzo semplice e rapido ma meno personalizzabile.

Articolo scritto da Walter Dal Mut.

Vi aspettiamo al giovedì 26 settembre per parlarne dal vivo insieme a Walter Dal Mut – Solutions Architect presso Corley AWS Advanced Partner. Clicca qui per registrarti!

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