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輸送需要を予測するためのアーキテクチャ - AWS 規範ガイダンス

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輸送需要を予測するためのアーキテクチャ

次の図は、データの取り込み、データ準備、モデル構築、最終的な出力とモニタリングなど、ソリューションのワークフローを示しています。

輸送需要を予測するための ML モデルのアーキテクチャ図

ソリューションアーキテクチャには、次の主要コンポーネントが含まれています。

  1. データインジェスト – 有機データと外部データの両方を Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) に保存します。

  2. データ準備 – Amazon SageMaker AI はデータをクリーンアップし、ML モデルトレーニング用に準備します。 詳細については、SageMaker AI ドキュメントの「データの準備」を参照してください。

  3. モデル構築: 入力特徴量予測 – SageMaker AI は Prophet を使用して各入力特徴量の時系列予測を生成します。予測結果を調べます。必要に応じて、機能の予測を上書きするためのユーザー入力を指定します。

  4. モデル構築: ターゲット変数予測 – SageMaker AI は、変更された入力機能を使用して推論用の回帰モデルを作成します。 

  5. モデル出力とモニタリング – 回帰モデルは予測結果を Amazon S3 に出力します。Amazon Quick で予測を視覚化できます。アナリストは、予測を実際の需要量と比較することで、予測結果をモニタリングし、精度を評価できます。

データインジェストから最終モデル出力までの処理パイプライン全体をオーケストレーションして、自動的に実行できます。例えば、毎月の需要予測に対して毎月自動的に実行されるように設定できます。複数の製品の予測が必要な場合は、複数の製品に対してパイプラインを並行して実行できます。詳細については、SageMaker AI ドキュメントのMLOps の実装」を参照してください。