Nozioni di base

Per iniziare a usare Amazon Forecast, procedi come descritto di seguito.

• Crea un set di dati Forecast e importa i dati di formazione.

• Crea un predittore di Forecast, che usi per generare previsioni basate sui dati delle serie temporali. Forecast applica la combinazione ottimale di algoritmi a ogni serie temporale dei tuoi set di dati.

• Genera una previsione.

In questo esercizio, si utilizza una versione modificata di un set di dati sull'utilizzo dell'elettricità disponibile al pubblico per addestrare un predittore. Per ulteriori informazioni, vedere Set di datiElectricityLoadDiagrams 20112014. Di seguito sono riportare righe di esempio del set di dati:

2014-01-01 01:00:00,   2.53807106598985, client_0
2014-01-01 01:00:00, 23.648648648648624, client_1
2014-01-01 02:00:00,  9.648648648612345, client_0 

In questo esercizio viene utilizzato il set di dati per eseguire il training di un predittore e quindi viene generata la previsione di consumo orario di elettricità del client.

È possibile utilizzare la console Forecast oAWS Command Line Interface (AWS CLI) per questo esercizio. Presta attenzione alle regioni predefinite della console Amazon ForecastAWS CLI, agli SDK di Amazon Forecast, poiché le risorse di Amazon Forecast non sono condivise tra le regioni.

Importante

Prima di iniziare, assicurati di disporre di unAccount AWS e di avere installatoAWS CLI. Per ulteriori informazioni, consulta Configurazione. Ti consigliamo anche di rivedere Scopri come funziona Amazon Forecast.

Argomenti

• Preparazione dei dati di input
• Nozioni di base (Console)
• Nozioni di base (AWS CLI)
• Guida introduttiva (notebook Python)
• Eliminazione delle risorse

Preparazione dei dati di input

Indipendentemente dal fatto che utilizzi la console Amazon Forecast o ilAWS Command Line Interface (AWS CLI) per configurare un progetto di previsione, devi configurare i dati di input. Per preparare i dati, esegui le seguenti operazioni:

• Scarica i dati di formazione sul tuo computer e caricali in un bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) nel tuoAccount AWS. Per importarli in un set di dati Amazon Forecast, è necessario archiviarli in un bucket Amazon S3.

• Crea un ruoloAWS Identity and Access Management (IAM). Concedi ad Amazon Forecast il permesso di accedere al tuo bucket S3 con il ruolo IAM. Per ulteriori informazioni sui ruoli IAM, consulta Ruoli IAM nella Guida per l'utente di IAM.

Per preparare i dati di training

1. Scaricare il file ZIP, electricityusagedata.zip.

   Per questo esercizio, si utilizza una versione modificata del singolo set di dati sul consumo di energia elettrica domestica. (Dua, D. e Karra Taniskidou, E. (2017). Archivio UCI Machine Learning [http://archive.ics.uci.edu/ml]. Irvine, CA: Università della California, Facoltà di Informazione e Informatica.) I dati di utilizzo vengono aggregati su base oraria.

2. Decomprimere il contenuto e salvarlo localmente come electricityusagedata.csv.

3. Caricare il file di dati in un bucket &S3.

   Per step-by-step istruzioni, consulta Caricamento di file e cartelle mediante trascinamento nella Guida per l'utente di Amazon Simple Storage Service.

4. Crea un ruolo IAM.

   Se desideri utilizzareAWS CLI per l'esercizio di Getting Started, devi creare un ruolo IAM. Se si utilizza la console, è possibile configurarla per creare automaticamente il ruolo. Per step-by-step le istruzioni, vedereImpostazione delle autorizzazioni per Amazon Forecast.

Dopo aver completato il caricamento dei dati su Amazon S3, sei pronto per utilizzare la console Amazon Forecast oAWS CLI importare dati di allenamento, creare un predittore, generare una previsione e visualizzare la previsione.

• Nozioni di base (Console)

• Nozioni di base (AWS CLI)

Eliminazione delle risorse

Per evitare di incorrere in spese superflue, elimina le risorse create una volta terminata l'esercitazione delle nozioni di base. Per eliminare le risorse, utilizza la console Amazon Forecast o leDelete API degli SDK oAWS Command Line Interface (AWS CLI). Ad esempio, usa l'API DeleteDataset per eliminare un set di dati.

Per eliminare una risorsa, il suo stato deve essere ACTIVE, CREATE_FAILED, o UPDATE_FAILED. Controlla lo stato utilizzando le API Describe, ad esempio DescribeDataset.

Alcune risorse devono essere eliminate prima di altre, come mostrato nella seguente tabella. Questo processo può richiedere alcuni minuti.

Per eliminare i dati di training che hai caricato, electricityusagedata.csv, consultaCome eliminare oggetti da un bucket S3?.

Risorsa da eliminare	Elimina prima	Note
ForecastExportJob
Forecast		Non è possibile eliminare una previsione durante l'esportazione. Dopo l'eliminazione di una previsione, non è più possibile eseguire query sulla previsione.
Predictor	Tutte le previsioni associate.
DatasetImportJob		Non può essere eliminata.
Dataset		Anche tutti i DatasetImportJob che hanno come target il set di dati vengono eliminati. Non è possibile eliminare un Dataset utilizzato da un predittore.
DatasetSchema	Tutti i dataset che fanno riferimento allo schema.
DatasetGroup	Tutti i predittori associati Tutte le previsioni associate. Tutti i set di dati nel gruppo di set di dati.	Non è possibile eliminare un DatasetGroup contenente un Dataset utilizzato da un predittore.