La previsione della domanda è una sfida cruciale per aziende di ogni settore, dalla gestione delle scorte alla pianificazione della produzione e all'ottimizzazione della supply chain.
In questo talk, con Walter Dal Mut, Solutions Architect di Corley, esploreremo come AWS Forecast e SageMaker DeepAR possono essere utilizzati per sviluppare modelli di previsione accurati e scalabili, sfruttando le potenzialità del machine learning senza dover essere esperti di data science.
AWS Forecast è un servizio completamente gestito che utilizza machine learning per generare previsioni di serie temporali, riducendo la complessità dello sviluppo di modelli personalizzati. Parallelamente, SageMaker DeepAR è un algoritmo avanzato di previsione di serie temporali che permette di gestire dati complessi e ottenere previsioni robuste su un’ampia gamma di casi d’uso.
Di cosa parleremo?
Di cosa parleremo?
1) Le principali funzionalità di AWS Forecast e come configurare un flusso di lavoro di previsione end-to-end.
2) L’algoritmo SageMaker DeepAR e i suoi vantaggi per la previsione di serie temporali multi-variate.
3) Esempi pratici e casi d’uso reali di previsione della domanda.
Il talk si rivolge a data scientist, analisti, e professionisti del business che vogliono comprendere come applicare queste tecnologie per ottenere previsioni più precise e prendere decisioni data-driven.
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Stefano Borghi
Walter Dal Mut
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Introduzione a AWS Forecast e SageMaker DeepAR: prevedere la domanda con il Machine Learning su AWS
