Pilih rangkaian waktu tertentu untuk diramalkan dengan Amazon Forecast

Hari ini, kami senang mengumumkannya Prakiraan Amazon menawarkan kemampuan untuk menghasilkan perkiraan pada subset item yang dipilih. Ini membantu Anda untuk memanfaatkan nilai penuh dari data Anda, dan menerapkannya secara selektif pada item pilihan Anda sehingga mengurangi waktu dan upaya untuk mendapatkan hasil yang diperkirakan.

Membuat perkiraan pada 'semua' item dari kumpulan data membatasi Anda dari kebebasan untuk memiliki kontrol terperinci atas item tertentu yang ingin Anda perkirakan. Ini berarti peningkatan biaya untuk item prakiraan prioritas rendah/tanpa prioritas dan overhead tambahan. Sebelumnya, Anda akan menghabiskan banyak waktu untuk membuat beberapa prediksi pada semua item dalam data Anda. Ini memakan waktu dan secara operasional berat untuk dikelola. Selain itu, pendekatan ini tidak sepenuhnya memanfaatkan nilai pembelajaran mesin (ML): menerapkan inferensi di seluruh item yang diinginkan. Dengan kemampuan untuk memilih subset item, kini Anda dapat fokus melatih model dengan semua data Anda, tetapi menerapkan pembelajaran untuk memilih beberapa item hasil tinggi. Ini akan berkontribusi pada optimalisasi keseluruhan perencanaan perkiraan dengan meningkatkan produktivitas (lebih sedikit item untuk dikelola) dan mengurangi biaya (pengurangan harga per item yang diperkirakan). Ini juga membuat kemampuan menjelaskan lebih mudah untuk dikelola.

Dengan peluncuran hari ini, Anda tidak hanya dapat menjalankan semua langkah, tetapi juga memiliki pilihan untuk memilih subset item yang akan diramalkan dengan mengunggah csv selama langkah 'Buat Prakiraan'. Anda tidak perlu memasukkan seluruh target atau rangkaian waktu terkait dan metadata item yang menghemat banyak usaha untuk Anda. Ini juga akan membantu saat mengurangi jejak infrastruktur keseluruhan untuk item yang diperkirakan menghasilkan penghematan biaya dan produktivitas. Anda dapat melakukan langkah ini menggunakan API 'CreateForecast', atau ikuti langkah-langkah konsol berikut.

Perkiraan pada subset item tertentu

Sekarang kita akan membahas cara menggunakan konsol Forecast untuk memilih item tertentu pada dataset input.

Langkah 1: Impor Data Pelatihan

Untuk mengimpor data deret waktu ke Prakiraan, buat grup kumpulan data, pilih domain untuk grup kumpulan data Anda, tentukan detail data Anda, dan arahkan Prakiraan ke Layanan Penyimpanan Sederhana Amazon (Amazon S3) lokasi data Anda. Dalam contoh ini, mari kita asumsikan bahwa kumpulan data Anda memiliki 1000 item.

Catatan: Latihan ini mengasumsikan bahwa Anda belum membuat grup kumpulan data apa pun. Jika sebelumnya Anda membuat grup kumpulan data, maka apa yang Anda lihat akan sedikit berbeda dari tangkapan layar dan petunjuk berikut.

Untuk mengimpor data deret waktu untuk perkiraan

1. Buka konsol Prakiraan di sini.
2. Di halaman beranda Prakiraan, pilih Buat grup dataset.
3. pada Buat grup dataset halaman, tambahkan detail untuk dataset input Anda.
   
4. Pilih Selanjutnya.
5. Grafik Detail kumpulan data panel akan terlihat seperti berikut:
   
6. Setelah Anda memasukkan semua detail yang diperlukan pada halaman impor set data, Detail impor kumpulan data panel akan terlihat seperti berikut:
   
7. Pilih Start.

Tunggu hingga Forecast selesai mengimpor data deret waktu Anda. Prosesnya bisa memakan waktu beberapa menit atau lebih lama. Saat kumpulan data Anda telah diimpor, statusnya akan beralih ke Aktif dan spanduk di bagian atas dasbor memberi tahu Anda bahwa Anda telah berhasil mengimpor data Anda.

Sekarang set data deret waktu target Anda telah diimpor, Anda dapat membuat prediktor.

Langkah 2: Buat prediktor

Selanjutnya, Anda membuat prediktor, yang Anda gunakan untuk menghasilkan perkiraan berdasarkan data deret waktu Anda. Prakiraan menerapkan kombinasi algoritme yang optimal untuk setiap deret waktu dalam kumpulan data Anda.

Untuk membuat prediktor dengan konsol Forecast, Anda menentukan nama prediktor, frekuensi ramalan, dan menentukan cakrawala perkiraan. Untuk informasi lebih lanjut tentang bidang tambahan yang dapat Anda konfigurasi, lihat Pelatihan Prediktor.

Untuk membuat prediktor

1. Setelah kumpulan data deret waktu target Anda selesai diimpor, grup kumpulan data Anda Menu Utama seharusnya terlihat seperti berikut:
   
   Bawah Latih seorang prediktor, pilih Start. itu Latih prediktor halaman ditampilkan.
2. pada Latih prediktor halaman, untuk Pengaturan prediktor, berikan informasi berikut:
   • Nama prediktor
   • Frekuensi perkiraan
   • Horizon prakiraan
   • Dimensi perkiraan dan Kuantil perkiraan (Opsional)

Sekarang prediktor Anda telah dilatih pada 1000 item, Anda dapat menuju ke langkah berikutnya untuk menghasilkan Prakiraan.

Langkah 3: Buat Perkiraan

1. Pilih Buat Perkiraan.
2. Tulis nama Prakiraan
3. Pilih prediktor.
4. Pilih kuantil – Masukkan hingga lima kuantil.
5. Jika Anda ingin membuat perkiraan untuk semua 1000 item, pilih "Semua Item".
   
6. Atau Anda dapat memilih "Item Terpilih", yang memungkinkan Anda memilih item tertentu dari 1000 item yang akan diperkirakan.
   
7. Berikan lokasi untuk file s3 yang berisi rangkaian waktu yang dipilih. Deret waktu harus menyertakan semua item dan kolom dimensi yang ditentukan dalam deret waktu target.
   
8. Anda juga harus menentukan skema untuk file input yang berisi rangkaian waktu yang dipilih. Urutan kolom yang ditentukan dalam skema harus sesuai dengan urutan kolom dalam file input.
9. Tekan Hasilkan Prakiraan.
10. Lakukan ekspor dan file .csv hanya akan menampilkan item terpilih yang Anda pilih.

Kesimpulan

Prakiraan sekarang memberi Anda kemampuan untuk memilih subset item dari set data input. Dengan fitur ini, Anda dapat melatih model Anda dengan semua data yang tersedia dan kemudian menerapkan pembelajaran untuk memilih item yang ingin Anda ramalkan. Ini membantu dalam menghemat waktu dan memfokuskan upaya pada item prioritas tinggi. Anda dapat mencapai pengurangan biaya dan menyelaraskan upaya dengan hasil bisnis dengan lebih baik. “Perkiraan item pilihan” tersedia di semua Wilayah di mana Prakiraan tersedia untuk umum.

Untuk mempelajari lebih lanjut tentang perkiraan "item yang dipilih", kunjungi ini buku catatan atau baca lebih lanjut di Prakiraan panduan pengembang.

---

Tentang Penulis

Bertemu Dave adalah Manajer Produk Senior di tim Amazon Forecast. Dia tertarik pada semua hal data dan penerapannya untuk menghasilkan aliran pendapatan baru. Di luar pekerjaan, dia suka memasak makanan India dan menonton pertunjukan menarik.

Ridhim Rastogi adalah Insinyur Pengembangan Perangkat Lunak di tim Amazon Forecast. Dia bersemangat membangun sistem terdistribusi yang skalabel dengan fokus pada pemecahan masalah dunia nyata melalui AI/ML. Di waktu luangnya, dia suka memecahkan teka-teki, membaca fiksi, dan menjelajah.

• Coinsmart. Pertukaran Bitcoin dan Crypto Terbaik Eropa.
• Platoblockchain. Intelijen Metaverse Web3. Pengetahuan Diperkuat. AKSES GRATIS.
• CryptoHawk. Radar Altcoin. Uji Coba Gratis.
• Sumber: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/choose-specific-timeseries-to-forecast-with-amazon-forecast/