Avaliações e Detalhes do Produto Amazon Forecast

O que eu mais gosto no Amazon Forecast é que ele pode gerar previsões precisas de séries temporais usando aprendizado de máquina sem exigir um conhecimento profundo em ML. Também é fácil de integrar com outros serviços da AWS e suporta um melhor planejamento de demanda e uma tomada de decisão mais informada. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Uma coisa que não gosto no Amazon Forecast é que pode ficar caro quando você está trabalhando com grandes conjuntos de dados ou executando previsões com frequência. Além disso, o processo de configuração pode parecer um pouco complexo, especialmente para novos usuários que ainda não estão familiarizados com os serviços da AWS. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Gosto mais do ML automatizado do Amazon Forecast para previsão de demanda precisa sem habilidades em ciência de dados. Na The Knowledge Academy, ele prevê inscrições em PMP/CISSP e tendências de leads do HubSpot sem esforço, reduzindo o tempo de análise manual em 40% e aumentando a precisão do planejamento para webinars e alocação de pessoal. A integração perfeita com o S3 é a cereja do bolo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

As principais desvantagens do Amazon Forecast são sua curva de aprendizado acentuada para usuários não técnicos e os custos mais altos associados a conjuntos de dados em grande escala. Na The Knowledge Academy, a configuração inicial exigiu expertise em AWS, e o preço aumentou rapidamente além das necessidades de previsão menores, como as previsões do nosso curso PMP. Como resultado, embora a precisão seja forte, pode ser menos adequado para equipes de vendas com orçamento limitado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que mais gosto no Amazon Forecast é a facilidade de gerar previsões de demanda precisas usando nossos dados históricos internos. A plataforma automatiza a maior parte do trabalho pesado, o que me ajuda a criar previsões para planejamento de inventário e operações sem precisar construir modelos do zero. A integração com os serviços da AWS é suave, e uma vez que os conjuntos de dados são carregados, o fluxo de trabalho é muito eficiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Algumas etapas de configuração podem parecer técnicas, especialmente ao preparar conjuntos de dados ou ajustar as configurações de importação. Além disso, o treinamento de modelos pode levar algum tempo, dependendo do tamanho do conjunto de dados. Fora isso, a ferramenta é estável e oferece resultados consistentes uma vez que tudo está configurado. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto é de como é automatizado e pronto para produção. Você não precisa de um conhecimento profundo em ML para obter previsões de séries temporais de alta qualidade, pois o serviço lida com a engenharia de características, seleção de modelos e ajuste internamente. Além disso, como está integrado ao ecossistema AWS, alimentar dados e enviar saídas é muito tranquilo. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Algumas coisas:

Curva de aprendizado — entender esquemas de dados (alvo, relacionados, metadados de itens) leva tempo

Complexidade de preços — os custos variam com o tamanho do conjunto de dados, frequência de treinamento e uso de inferência

Transparência limitada na lógica interna do modelo (é uma "caixa preta" gerenciada)

Esforço de pré-processamento — os dados devem estar limpos e estruturados corretamente, ou os resultados sofrem

Tempo de treinamento — trabalhos de treinamento iniciais podem levar horas para grandes conjuntos de dados Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Amazon Forecast é como ele torna a previsão de séries temporais de alta qualidade acessível sem forçar você a ser um especialista em ciência de dados—enquanto ainda oferece profundidade se você for um. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Eu não gosto que o Amazon Forecast troque transparência, controle e velocidade de iteração por automação: é difícil entender por que as previsões são como são, a personalização é limitada para usuários avançados, a experimentação pode ser lenta e cara, e depurar resultados ruins é difícil—tornando-se frustrante quando você precisa de explicabilidade, controle de custos rigoroso ou comportamento de modelagem específico do domínio. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O aspecto mais impressionante do Amazon Forecast é sua capacidade de lidar com cenários de início frio, prevendo a demanda para novos produtos sem dados históricos, aproveitando itens relacionados. Seu recurso AutoPredictor é revolucionário, pois seleciona automaticamente os algoritmos de ML de melhor desempenho e lida com a engenharia de características sem exigir um profundo conhecimento em ciência de dados. A integração com o Amazon S3 torna o processo de ingestão e exportação de dados perfeito para nosso fluxo de trabalho AWS existente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Embora poderoso, a curva de aprendizado para estruturar adequadamente conjuntos de dados (Séries Temporais Alvo, Séries Temporais Relacionadas) pode ser íngreme para iniciantes. Os custos também podem escalar rapidamente se você estiver executando múltiplos preditores de alta frequência em grandes conjuntos de dados. Além disso, a 'explicabilidade' de certos modelos de aprendizado profundo pode ser limitada; às vezes é difícil identificar exatamente por que um certo pico foi previsto, o que pode ser um desafio ao apresentar resultados para as partes interessadas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O que eu mais gosto no Amazon Forecast é sua capacidade de criar previsões de demanda precisas usando aprendizado de máquina sem precisar de um conhecimento profundo em ciência de dados. Ele lida bem com grandes conjuntos de dados e seleciona automaticamente os melhores algoritmos, o que economiza muito do meu tempo. A integração com outros serviços da AWS também facilita o uso dentro do ecossistema AWS. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A configuração e a configuração iniciais podem parecer um pouco complexas, especialmente para usuários de primeira viagem. Levou algum tempo para entender as etapas de preparação de dados e escolher as métricas corretas. Além disso, ao trabalhar com grandes conjuntos de dados, é importante ficar de olho nos custos. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

A melhor coisa sobre a previsão da Amazon é que ela fornece dados precisos e confiáveis com uma variedade reduzida de informações alimentadas a ela. Ela escala a precisão e entrega previsões probabilísticas sem a necessidade de expertise em ML.

Com o uso de seu forte algoritmo em Aprendizado de Máquina, ela extrai dados de fontes profundas e apresenta os melhores fatos e números. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

Coisas como transparência, preços e menos personalização tornam isso um pouco desagradável. A previsão é feita, mas a transparência sobre por que tal previsão é feita ainda é opaca.

Os preços aumentam mesmo para pequenas necessidades de dados e a personalização em relação a funções e lógicas específicas é insuficiente. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. A interface é muito simples e fácil de usar, qualquer leigo pode usá-la. Não é necessário ter conhecimento técnico profundo para conhecê-la.

2. A configuração é fácil e não leva muito tempo para completar o processo.

3. O suporte ao cliente está bem equipado, ajuda está disponível se necessário.

4. Previsões atualizadas diariamente, o que ajuda na previsão diária. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

1. O custo aumenta quando o uso de dados aumenta.

2. É difícil entender como as previsões são totalmente geradas. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O principal aspecto que mais gosto no Amazon Forecast é que ele é capaz de produzir previsões precisas com pouco conhecimento na área de aprendizado de máquina. Além disso, ele funciona de forma eficiente mesmo com grandes conjuntos de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.

O processo de configuração pode parecer complicado no início, especialmente na preparação e organização de dados. O custo pode ser considerado uma preocupação se previsões forem realizadas repetidamente em grandes conjuntos de dados. Análise coletada por e hospedada no G2.com.