AWSのMLサービスを整理してみた - Qiita顧客離れの予測 製品消費と購入に関する履歴データを使用し、顧客離れのパターンを明確に示しながら、将来に離脱するリスクがある消費者を推定します。 価格と収益を最適化 需要と価格、および季節的な傾向の履歴を通じて、商品やサービスの価格を予測し、収益を最大化しながら顧客にとって最良の価格を設定します。 配送時間の正確さを向上 受注、満足度、運搬状況、および休日データを利用して配送時間を予測し、サプライチェーンの最適化と、より効率的な商品配送を実現します。 効率的な在庫計画の作成 過去の売上と需要のデータを、関連するウェブトラフィック、料金、製品カテゴリー、天候、休日の情報と組み合わせることで、必要な在庫数を予測します。 トレーニングデータセットの品質向上 Amazon SageMaker のデータラベリング製品は、合成データ生成などの手動によるエラーの発生が少なく、トレーニングデータセットの品質
