Kies specifieke tijdreeksen om te voorspellen met Amazon Forecast

Vandaag zijn we verheugd om dat aan te kondigen Amazon voorspelling biedt de mogelijkheid om prognoses te genereren voor een geselecteerde subset van items. Dit helpt u om de volledige waarde van uw gegevens te benutten en deze selectief toe te passen op uw keuze van items, waardoor u minder tijd en moeite kost om voorspelde resultaten te krijgen.

Het genereren van een prognose voor 'alle' items van de dataset beperkte u van de vrijheid om fijnmazige controles te hebben over specifieke items die u wilde voorspellen. Dit betekende hogere kosten voor voorspelde items met lage/geen prioriteit en extra overhead. Vroeger zou u veel tijd besteden aan het genereren van meerdere voorspellingen voor alle items in uw gegevens. Dit was tijdrovend en operationeel zwaar om te beheren. Bovendien maakt deze aanpak niet volledig gebruik van de waarde van machine learning (ML): gevolgtrekkingen toepassen op gewenste items. Met de mogelijkheid om een ​​subset van items te kiezen, kunt u zich nu concentreren op het trainen van het model met al uw gegevens, maar de geleerde lessen toepassen om enkele items met een hoog rendement te selecteren. Dit zal bijdragen aan de algehele optimalisatie van de prognoseplanning door de productiviteit te verhogen (minder items om te beheren) en de kosten te verlagen (verlaging van de prijs per voorspeld item). Dit maakt uitlegbaarheid ook gemakkelijker te beheren.

Met de lancering van vandaag kun je niet alleen alle stappen uitvoeren, maar heb je ook de keuze om een ​​subset van te voorspellen items te selecteren door een csv te uploaden tijdens de stap 'Een prognose maken'. U hoeft niet de volledige doel- of gerelateerde tijdreeksen en item-metadata aan boord te hebben, wat u veel moeite bespaart. Dit zal ook helpen bij het verminderen van de totale infrastructuurvoetafdruk voor voorspelde items, wat resulteert in kostenbesparingen en productiviteit. U kunt deze stap uitvoeren met behulp van de API 'CreateForecast' of de volgende consolestappen volgen.

Prognose op geselecteerde subset van items

Nu zullen we doornemen hoe u de Prognoseconsole kunt gebruiken om geselecteerde items in de invoergegevensset te kiezen.

Stap 1: Trainingsgegevens importeren

Om tijdreeksgegevens in Forecast te importeren, maakt u een gegevenssetgroep, kiest u een domein voor uw gegevenssetgroep, specificeert u de details van uw gegevens en wijst u Prognose naar de Eenvoudige opslagservice van Amazon (Amazon S3) locatie van uw gegevens. Laten we in dit voorbeeld aannemen dat uw dataset 1000 items heeft.

Opmerking: Bij deze oefening wordt ervan uitgegaan dat u geen gegevenssetgroepen hebt gemaakt. Als u eerder een datasetgroep hebt gemaakt, wijkt wat u ziet enigszins af van de volgende schermafbeeldingen en instructies.

Tijdreeksgegevens importeren voor prognoses

1. Open de prognoseconsole hier.
2. Kies op de startpagina van Prognose Maak een datasetgroep.
3. Op de Maak een datasetgroep pagina, voeg de details voor uw invoergegevensset toe.
   
4. Kies Volgende.
5. De Gegevenssetdetails paneel zou er als volgt uit moeten zien:
   
6. Nadat u alle benodigde details op de importpagina van de dataset heeft ingevoerd, Gegevens importeren gegevensset paneel zou er als volgt uit moeten zien:
   
7. Kies Start.

Wacht tot Forecast klaar is met het importeren van uw tijdreeksgegevens. Het proces kan enkele minuten of langer duren. Wanneer uw dataset is geïmporteerd, gaat de status over naar: Actief en de banner bovenaan het dashboard laat u weten dat u uw gegevens met succes hebt geïmporteerd.

Nu uw doeltijdreeksgegevensset is geïmporteerd, kunt u een voorspeller maken.

Stap 2: Maak een voorspeller

Vervolgens maakt u een voorspeller, die u gebruikt om prognoses te genereren op basis van uw tijdreeksgegevens. Forecast past de optimale combinatie van algoritmen toe op elke tijdreeks in uw datasets.

Als u een voorspeller wilt maken met de Prognoseconsole, geeft u de naam van de voorspeller op, een prognosefrequentie en definieert u een prognosehorizon. Voor meer informatie over de extra velden die u kunt configureren, zie Voorspellers trainen.

Een voorspeller maken

1. Nadat uw doeltijdreeksgegevensset is geïmporteerd, wordt uw gegevenssetgroep Overzicht zou er ongeveer als volgt uit moeten zien:
   
   Onder Train een voorspeller, kiezen Start. De Train voorspeller pagina wordt weergegeven.
2. Op de Train voorspeller pagina, voor Voorspellerinstellingen, Lever de volgende informatie:
   • Naam voorspeller
   • Voorspellingsfrequentie
   • Voorspellingshorizon
   • Prognose afmetingen en Prognosekwantielen (Optioneel)

Nu uw voorspeller is getraind op 1000 items, kunt u doorgaan naar de volgende stap van het genereren van een prognose.

Stap 3: Maak een prognose

1. Selecteer Prognose maken.
2. Schrijf de voorspellingsnaam
3. Selecteer een voorspeller.
4. Kwantielen selecteren – Voer maximaal vijf kwantielen in.
5. Als u de prognose voor alle 1000 artikelen wilt genereren, selecteert u "Alle artikelen".
   
6. Of u kunt "Geselecteerde artikelen" selecteren, waarmee u specifieke artikelen kunt kiezen uit de 1000 artikelen die u wilt voorspellen.
   
7. Geef de locatie op voor het s3-bestand dat de geselecteerde tijdreeks bevat. Tijdreeksen moeten alle item- en dimensiekolommen bevatten die in de doeltijdreeks zijn gespecificeerd.
   
8. U moet ook uw schema definiëren voor het invoerbestand dat de geselecteerde tijdreeksen bevat. De volgorde van de kolommen die in het schema is gedefinieerd, moet overeenkomen met de volgorde van de kolommen in het invoerbestand.
9. Druk op Genereer prognose.
10. Voer een export uit en het .csv-bestand toont u alleen de geselecteerde items die u hebt gekozen.

Conclusie

Prognose biedt u nu de mogelijkheid om een ​​subset van items uit de invoergegevensset te selecteren. Met deze functie kunt u uw model trainen met alle beschikbare gegevens en vervolgens de lessen toepassen om items te selecteren die u wilt voorspellen. Dit helpt bij het besparen van tijd en het concentreren van inspanningen op items met een hoge prioriteit. U kunt kostenbesparingen realiseren en uw inspanningen beter afstemmen op de bedrijfsresultaten. "Voorspelling geselecteerde items" is beschikbaar in alle regio's waar Prognose openbaar beschikbaar is.

Voor meer informatie over de prognose van "geselecteerde items", bezoek dit notitieboekje of lees meer over de Prognose ontwikkelaarshandleiding.

---

Over de auteurs

Ontmoet Dave is Sr Product Manager in het Amazon Forecast-team. Hij is geïnteresseerd in alles wat met data te maken heeft en de toepassing daarvan om nieuwe inkomstenstromen te genereren. Buiten zijn werk kookt hij graag Indiaas en kijkt hij graag naar interessante shows.

Ridhim Rastogi is een Software Development Engineer in het Amazon Forecast-team. Hij is gepassioneerd door het bouwen van schaalbare gedistribueerde systemen met een focus op het oplossen van problemen uit de echte wereld door middel van AI/ML. In zijn vrije tijd houdt hij ervan om puzzels op te lossen, fictie te lezen en te verkennen.

• Coinsmart. Europa's beste Bitcoin- en crypto-uitwisseling.
• Platoblockchain. Web3 Metaverse Intelligentie. Kennis versterkt. GRATIS TOEGANG.
• CryptoHawk. Altcoin-radar. Gratis proefversie.
• Bron: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/choose-specific-timeseries-to-forecast-with-amazon-forecast/