AmazonForecastで予測する特定の時系列を選択します

今日、私達はそれを発表することに興奮しています アマゾン予測 アイテムの選択されたサブセットの予測を生成する機能を提供します。 これにより、データの価値を最大限に活用し、選択したアイテムに選択的に適用して、予測結果を取得するための時間と労力を削減できます。

データセットの「すべての」アイテムで予測を生成すると、予測したい特定のアイテムをきめ細かく制御する自由が制限されました。 これは、優先度の低い/優先度のない予測アイテムのコストの増加と追加のオーバーヘッドを意味しました。 以前は、データ内のすべてのアイテムに対して複数の予測を生成するために多くの時間を費やしていました。 これは時間がかかり、管理するのに操作上重いものでした。 さらに、このアプローチでは、機械学習（ML）の価値を十分に活用していません。つまり、目的のアイテムに推論を適用します。 アイテムのサブセットを選択する機能により、すべてのデータを使用してモデルのトレーニングに集中できますが、学習内容を適用して、いくつかの高利回りアイテムを選択できます。 これにより、生産性が向上し（管理するアイテムが少なくなり）、コストが削減されます（予測アイテムあたりの価格が下がる）ことで、予測計画の全体的な最適化に貢献します。 これにより、説明性の管理も容易になります。

本日のリリースでは、すべてのステップを実行できるだけでなく、「予測の作成」ステップでcsvをアップロードすることにより、予測するアイテムのサブセットを選択することもできます。 ターゲット全体または関連する時系列とアイテムのメタデータをオンボードする必要がないため、かなりの労力を節約できます。 これは、予測アイテムの全体的なインフラストラクチャフットプリントを削減して、コスト削減と生産性を向上させる場合にも役立ちます。 この手順は、「CreateForecast」APIを使用して実行するか、次のコンソール手順に従って実行できます。

アイテムの選択されたサブセットの予測

次に、Forecastコンソールを使用して、入力データセットから選択したアイテムを選択する方法について説明します。

ステップ1：トレーニングデータをインポートする

時系列データをForecastにインポートするには、データセットグループを作成し、データセットグループのドメインを選択し、データの詳細を指定して、Forecastをポイントします。 Amazon Simple Storage Service（Amazon S3） データの場所。 この例では、データセットに1000個のアイテムがあると仮定します。

注： この演習では、データセットグループを作成していないことを前提としています。 以前にデータセットグループを作成した場合、表示される内容は次のスクリーンショットと手順とは少し異なります。

予測用の時系列データをインポートするには

1. Forecastコンソールを開きます こちら.
2. Forecastホームページで、 データセットグループを作成する.
3. ソフトウェア設定ページで、下図のように データセットグループを作成する ページに、入力データセットの詳細を追加します。
   
4. 選択する Next.
5. 　 データセットの詳細 パネルは次のようになります。
   
6. データセットのインポートページに必要な詳細をすべて入力したら、 データセットのインポートの詳細 パネルは次のようになります。
   
7. 選択する 開始.

Forecastが時系列データのインポートを完了するのを待ちます。 このプロセスには数分以上かかる場合があります。 データセットがインポートされると、ステータスはに移行します アクティブ ダッシュボードの上部にあるバナーは、データが正常にインポートされたことを通知します。

ターゲットの時系列データセットがインポートされたので、予測子を作成できます。

ステップ2：予測子を作成する

次に、時系列データに基づいて予測を生成するために使用する予測子を作成します。 Forecastは、アルゴリズムの最適な組み合わせをデータセットの各時系列に適用します。

Forecastコンソールで予測子を作成するには、予測子名、予測頻度を指定し、予測期間を定義します。 構成できる追加フィールドの詳細については、を参照してください。 予測子のトレーニング.

予測子を作成するには

1. ターゲット時系列データセットのインポートが完了すると、データセットグループの ダッシュボード 次のようになります。
   
    予測子をトレーニングする、選択する 開始を選択します。 予測子のトレーニング ページが表示されます。
2. ソフトウェア設定ページで、下図のように 予測子のトレーニング ページ、 予測子の設定、次の情報を提供します。
   • 予測子名
   • 予測頻度
   • 予測期間
   • 予測ディメンション & 予測分位数 （オプション）

予測子が1000項目でトレーニングされたので、予測を生成する次のステップに進むことができます。

ステップ3：予測を作成する

1. [予測の作成]を選択します。
2. 予報名を書く
3. 予測子を選択します。
4. 分位数の選択–最大XNUMXつの分位数を入力します。
5. 1000アイテムすべての予測を生成する場合は、「すべてのアイテム」を選択します。
   
6. または、「選択したアイテム」を選択すると、1000個のアイテムから特定のアイテムを選択して予測できます。
   
7. 選択した時系列を含むs3ファイルの場所を指定します。 時系列には、ターゲット時系列で指定されたすべてのアイテム列とディメンション列が含まれている必要があります。
   
8. また、選択した時系列を含む入力ファイルのスキーマを定義する必要があります。 スキーマで定義されている列の順序は、入力ファイルの列の順序と一致している必要があります。
9. [予測の生成]をクリックします。
10. エクスポートを実行すると、.csvファイルに選択したアイテムのみが表示されます。

まとめ

Forecastは、入力データセットからアイテムのサブセットを選択する機能を提供するようになりました。 この機能を使用すると、利用可能なすべてのデータを使用してモデルをトレーニングし、学習内容を適用して、予測するアイテムを選択できます。 これは、時間を節約し、優先度の高いアイテムに集中するのに役立ちます。 コスト削減を達成し、ビジネスの成果に合わせて取り組みを調整することができます。 「Forecastselectitems」は、Forecastが公開されているすべての地域で利用できます。

「選択されたアイテム」の予測について詳しくは、こちらをご覧ください。 ノート または予測についてもっと読む 開発者ガイド.

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著者について

ミーティシュ・デイブ AmazonForecastチームのシニアプロダクトマネージャーです。 彼は、新しい収益源を生み出すためのすべてのデータとそれらのアプリケーションに興味を持っています。 仕事以外では、彼はインド料理を作ったり、面白い番組を見たりするのが好きです。

リディム・ラストギ AmazonForecastチームのソフトウェア開発エンジニアです。 彼は、AI / MLを介して現実世界の問題を解決することに重点を置いて、スケーラブルな分散システムを構築することに情熱を注いでいます。 暇なときは、パズルを解いたり、フィクションを読んだり、探索したりするのが好きです。

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