Scegli serie temporali specifiche da prevedere con Amazon Forecast

Oggi siamo lieti di annunciare che Previsioni Amazon offre la possibilità di generare previsioni su un sottoinsieme selezionato di elementi. Ciò ti aiuta a sfruttare l'intero valore dei tuoi dati e ad applicarli in modo selettivo alla tua scelta di elementi, riducendo il tempo e gli sforzi per ottenere i risultati previsti.

La generazione di una previsione su "tutti" gli elementi del set di dati ti impediva di avere controlli dettagliati su elementi specifici che volevi prevedere. Ciò significava un aumento dei costi per gli articoli previsti con priorità bassa/nessuna e spese generali aggiuntive. In precedenza, dedicavi molto tempo a generare più previsioni su tutti gli elementi nei tuoi dati. Ciò richiedeva molto tempo ed era pesante dal punto di vista operativo da gestire. Inoltre, questo approccio non sfrutta appieno il valore dell’apprendimento automatico (ML): applica inferenze sugli elementi desiderati. Con la possibilità di scegliere un sottoinsieme di elementi, ora puoi concentrarti sull'addestramento del modello con tutti i tuoi dati, ma applicare quanto appreso per selezionare pochi elementi ad alto rendimento. Ciò contribuirà all'ottimizzazione complessiva della pianificazione previsionale aumentando la produttività (meno articoli da gestire) e riducendo i costi (riduzione del prezzo per articolo previsto). Ciò rende anche la spiegabilità più facile da gestire.

Con il lancio di oggi, non solo puoi eseguire tutti i passaggi, ma puoi anche scegliere di selezionare un sottoinsieme di elementi da prevedere caricando un CSV durante il passaggio "Crea una previsione". Non è necessario eseguire l'onboarding dell'intero target o delle serie temporali correlate e dei metadati degli elementi, il che ti consente di risparmiare notevolmente. Ciò aiuterà anche a ridurre l'ingombro complessivo dell'infrastruttura per gli elementi previsti, con conseguenti risparmi sui costi e produttività. Puoi eseguire questo passaggio utilizzando l'API "CreateForecast" o seguire i seguenti passaggi della console.

Previsione su un sottoinsieme selezionato di elementi

Ora spiegheremo come utilizzare la console di previsione per scegliere gli elementi selezionati nel set di dati di input.

Passaggio 1: importa i dati di allenamento

Per importare i dati delle serie temporali in Forecast, crea un gruppo di set di dati, scegli un dominio per il gruppo di set di dati, specifica i dettagli dei tuoi dati e indirizza Forecast al Servizio di archiviazione semplice Amazon (Amazon S3) posizione dei tuoi dati. In questo esempio, supponiamo che il tuo set di dati abbia 1000 elementi.

Nota: Questo esercizio presuppone che tu non abbia creato alcun gruppo di set di dati. Se in precedenza hai creato un gruppo di set di dati, ciò che vedi varierà leggermente dalle schermate e dalle istruzioni seguenti.

Per importare dati di serie temporali per la previsione

1. Apri la console Previsioni qui.
2. Nella home page delle previsioni scegliere Crea gruppo di set di dati.
3. Sulla Crea gruppo di set di dati pagina, aggiungi i dettagli per il tuo set di dati di input.
   
4. Scegli Avanti.
5. I Dettagli del set di dati il pannello dovrebbe essere simile al seguente:
   
6. Dopo aver inserito tutti i dettagli necessari nella pagina di importazione del set di dati, il file Dettagli sull'importazione del set di dati il pannello dovrebbe essere simile al seguente:
   
7. Scegli Inizio.

Attendi che Forecast termini l'importazione dei dati delle serie temporali. Il processo può richiedere diversi minuti o più. Una volta importato il set di dati, lo stato passa a Attivo e il banner nella parte superiore della dashboard ti avvisa che hai importato con successo i tuoi dati.

Ora che il set di dati della serie temporale target è stato importato, puoi creare un predittore.

Passaggio 2: creare un predittore

Successivamente, creerai un predittore, che utilizzerai per generare previsioni in base ai dati delle serie temporali. La previsione applica la combinazione ottimale di algoritmi a ciascuna serie temporale nei set di dati.

Per creare un predittore con la console Forecast, specificare un nome del predittore, una frequenza di previsione e definire un orizzonte di previsione. Per ulteriori informazioni sui campi aggiuntivi che è possibile configurare, vedere Predittori di formazione.

Per creare un predittore

1. Al termine dell'importazione del set di dati della serie temporale di destinazione, il gruppo di set di dati Performance modelli/hostess dovrebbe essere simile al seguente:
   
   Sotto Addestra un predittorescegli Inizio. Predittore del treno viene visualizzata la pagina.
2. Sulla Predittore del treno pagina, per Impostazioni del predittore, Fornire le seguenti informazioni:
   • Nome predittore
   • Frequenza di previsione
   • Orizzonte di previsione
   • Dimensioni della previsione ed Quantili di previsione (facoltativo)

Ora che il tuo predittore è stato addestrato su 1000 elementi, puoi passare alla fase successiva di generazione di una previsione.

Passaggio 3: crea una previsione

1. Seleziona Crea previsione.
2. Scrivi il nome della previsione
3. Seleziona un predittore.
4. Seleziona quantili: inserisci fino a cinque quantili.
5. Se desideri generare la previsione per tutti i 1000 articoli, seleziona "Tutti gli articoli".
   
6. Oppure puoi selezionare "Elementi selezionati", che ti consentirà di scegliere elementi specifici tra i 1000 elementi da prevedere.
   
7. Fornire il percorso per il file s3 che contiene le serie temporali selezionate. Le serie temporali devono includere tutte le colonne di elementi e dimensioni specificate nella serie temporale di destinazione.
   
8. È inoltre necessario definire lo schema per il file di input contenente le serie temporali selezionate. L'ordine delle colonne definite nello schema deve corrispondere all'ordine delle colonne nel file di input.
9. Premi Genera previsione.
10. Esegui un'esportazione e il file .csv ti mostrerà solo gli elementi selezionati che hai scelto.

Conclusione

La previsione ora offre la possibilità di selezionare un sottoinsieme di elementi dal set di dati di input. Con questa funzionalità puoi addestrare il tuo modello con tutti i dati disponibili e quindi applicare quanto appreso per selezionare gli elementi che desideri prevedere. Ciò aiuta a risparmiare tempo e a concentrare gli sforzi su elementi ad alta priorità. È possibile ottenere una riduzione dei costi e un migliore allineamento degli sforzi ai risultati aziendali. "Elementi selezionati per la previsione" è disponibile in tutte le regioni in cui la previsione è disponibile pubblicamente.

Per saperne di più sulla previsione degli “elementi selezionati”, visita questo taccuino o leggi di più sulle previsioni guida per sviluppatori.

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Informazioni sugli autori

Incontra Dave è un Product Manager senior nel team di Amazon Forecast. È interessato a tutto ciò che riguarda i dati e alla loro applicazione per generare nuovi flussi di entrate. Fuori dal lavoro gli piace cucinare cibo indiano e guardare spettacoli interessanti.

Ridhim Rastogi è un ingegnere di sviluppo software nel team di Amazon Forecast. È appassionato di creazione di sistemi distribuiti scalabili con particolare attenzione alla risoluzione dei problemi del mondo reale tramite AI/ML. Nel tempo libero gli piace risolvere enigmi, leggere romanzi ed esplorare.

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• Fonte: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/choose-specific-timeseries-to-forecast-with-amazon-forecast/