Amazon Ensemble の特徴

Amazon Ensemble ではデータに最も適したアルゴリズムの組み合わせが使用されます。これまでは、複数のフォーキャスト モデルを手動で作成して複数のフォーキャスト アクションを実行することで、データ コレクション アイテムごとに最適な成果を見つける必要がありました。Amazon Ensemble では、複数のアルゴリズムを組み合わせることで、アルゴリズムを単体で使用する場合と比べてフォーキャストの精度が高くなります。データ コレクションのアイテムごとにアルゴリズムを組み合わせた結果が得られます。 

各データ コレクション コンポーネントの相対的な影響を数値化する影響スコアがアルゴリズムによって提供されます (関連データ、属性、又は組み込みの休日をベースにできます)。フォーキャスト値の入力の増減は影響スコアによって決まります。

Amazon Ensemble には次のような特徴もあります。

• どの要因 (販売プロモーションや製造コスト、季節性トレンドなど) がフォーキャストに最も影響を及ぼしているかを把握できます。
• 説明可能性の詳細が手に入ります。