Erste Schritte (Python Notebooks) - Amazon Forecast

Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

Erste Schritte (Python Notebooks)

Anmerkung

Eine vollständige Liste der Tutorials mit Python Notebooks finden Sie unter Amazon ForecastGithub-Beispieleangezeigten.

Weitere Informationen zum Verwenden von Amazon Forecast-APIs mit Python Notebooks finden Sie unterErste Schritte – Tutorialaus. Das Lernprogramm führt Sie von Anfang bis Ende durch die Kernschritte von Forecast.

Grundlegende Tutorials zu bestimmten Prozessen finden Sie in den folgenden Python-Notebooks:

  1. Vorbereiten von Daten- Bereiten Sie einen Datensatz vor, erstellen Sie eine Datensatzgruppe, definieren Sie das Schema und importieren Sie die Datensatzgruppe.

  2. Erstellen Sie Ihren Predictor- Trainieren Sie einen Prädiktor für die Daten, die Sie in Ihr Prognose-Dataset importiert haben.

  3. Auswertung von Predictors- Erhalten Sie Vorhersagen, visualisieren Sie Prognosen und vergleichen Sie Ergebnisse.

  4. Umschulung von Predictors- Trainieren Sie einen vorhandenen Prädiktor mit aktualisierten Daten neu.

  5. Aktualisieren Sie auf AutoPredictor- Aktualisieren Sie Legacy-Prädiktoren auf AutoRedictor.

  6. Bereinigen- Löschen Sie die Datensatzgruppen, Prädiktoren und Prognosen, die während der Tutorials erstellt wurden.

Um das Tutorial Erste Schritte mit AutoML zu wiederholen, finden Sie unterErste Schritte mit AutoMLaus.

Erweiterte Tutorials

Weitere fortgeschrittene Tutorials finden Sie in den folgenden Python-Notebooks: