開始方法 (コンソール)

この演習では、Amazon Forecast コンソールを使用して電力使用量の時系列データをインポートし、入力データセットに基づいて Amazon Forecast 予測子を作成します。また入力時間間隔に基づいて将来の電力使用量を予測します。

この演習では、個々の家庭の電力消費量データセットが使用されます。(Dua、D. および Karra Taniskidou、E。(2017)。UCI Machine Learning リポジトリ [http://archive.ics.uci.edu/ml]。カリフォルニア州アーバイン: カリフォルニア大学情報コンピュータサイエンス学部。) 使用状況データは時間単位で集計されます。

前提条件

• AWS アカウント。AWS アカウントをまだ持っていない場合は、AWS にサインアップする の手順に従って作成します。

• Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットのトレーニングデータ。詳細については、「入力データを準備する」を参照してください。

• AWS Identity and Access Management による S3 バケットの読み書きを許可する IAM (Amazon Forecast) ロール。詳細については、「Amazon Forecast の IAM ロールを作成する (IAM コンソール)」を参照してください。

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 Amazon 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ます。データの詳細を指定して、Amazon Forecast にデータの S3 の場所を指定します。ターゲットの時系列データの例として、時系列の過去の電力使用量を使用します。

注記

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や手順とは若干異なります。

時系列データをインポートして予測するには

1. AWS マネジメントコンソールにサインインし、Amazon Forecast コンソール (https://console.aws.amazon.com/forecast/) を開きます。

2. Amazon Forecast ホームページで、[Create dataset group (データセットグループの作成)] を選択します。

3. [Create dataset group (データセットグループの作成)] ページの [Dataset group details (データセットグループの詳細)] に、次の情報を入力します。

   • [Dataset group name (データセットグループ名)] – データセットグループの名前を入力します。

   • [ドメインの予測] – ドロップダウンメニューから [カスタム] を選択します。予測ドメインの選択方法の詳細については、「Amazon Forecastの仕組み」および「データセットドメインとタイプ」を参照してください。

   画面の表示は次のようになります。

   

4. [Next] を選択します。

5. [Create target time series dataset (ターゲット時系列データセットの作成)] ページの [Dataset details (データセットの詳細)] に、次の情報を入力します。

   • [データセット名] – データセットグループの名前を入力します。

   • [Frequency of your data (データの頻度)] – デフォルト値の 1 のままにして、ドロップダウンメニューから [hour] を選択します。この設定は、入力時系列データの設定と一致している必要があります。サンプルの電気使用量データの時間間隔は 1 時間です。

   • [データスキーマ] – データタイプと順序で、時系列データの列に一致するようにスキーマを更新します。電力使用量入力データは、タイムスタンプ、指定時刻の電力使用量 (target_value)、その電力使用量に対して課金されたお客様の ID (string) の順に列が対応しています。

   画面の表示は次のようになります。

   

6. [Next] を選択します。

7. [Import target time series data (ターゲット時系列データセットのインポート)]ページの [Dataset import job details (データセットインポートジョブの詳細)] に次の情報を入力します。

   • [データセットのインポートジョブ名] – データセットの名前を入力します。

   • [Timestamp format (タイムスタンプ形式)] – デフォルト (yyyy-MM-dd HH:mm:ss) のままにしておきます。この形式は、入力時系列データの設定と一致している必要があります。

   • [IAM Role (IAM ロール)] – デフォルトの [カスタム IAM ロールの ARN の入力] のままにします。

     または、[Create a new role (新しいロールを作成)] を選択し、ドロップダウンメニューから、画面の指示に従って、Amazon Forecastに必要な IAM ロールを自動的に作成させることもできます。

   • [カスタム IAM ロールの ARN] – Amazon Forecast の IAM ロールを作成する (IAM コンソール) で作成した IAM ロールの Amazon リソースネーム (ARN) を入力します。

   • [Data location (データの場所)] – 以下の形式を使用して、Amazon S3 上の .csv ファイルの場所を入力してください。

     s3://<name of your S3 bucket>/<folder path>/<filename.csv>

   画面の表示は次のようになります。

   

8. [Start import (インポートの開始)] を選択します。

9. データセットグループの [ダッシュボード] ページが表示されます。画面の表示は次のようになります。

   

   [ターゲット時系列データ] に、インポートジョブのステータスが表示されます。Amazon Forecast で、時系列データのインポートが完了するまで待ちます。このプロセスには、数分以上かかることがあります。データセットがインポートされると、ステータスは [Active] に変わります。さらに、ダッシュボードの上部にあるバナーが変わり、次のメッセージが表示されます。

   

   ターゲット時系列データセットがインポートされました。これで、予測子をトレーニングできます。

ステップ 2: 予測子をトレーニングする

予測子 (トレーニング済みモデル) を作成するには、アルゴリズムと、行う予測の数 (長さ × 頻度) を選択します。特定のアルゴリズムを選択するか、[AutoML] を選択して Amazon Forecast にデータを処理させてデータセットグループに最適なアルゴリズムを選択するかを選択できます。アルゴリズムについては、Amazon Forecast アルゴリズムを選択する を参照してください。

予測子をトレーニングするには

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] は次のようになります。

   

   [予測子をトレーニングする] で、[Start (開始)] を選択します。[Train predictor (予測子をトレーニングする)] ページが表示されます。

   注記

   [ターゲット時系列データ] の Status は Active である必要があります。これは、インポートが正常に終了していることを示します。これで予測子をトレーニングすることができます。

2. [Train predictor (予測子をトレーニングする)] ページで、[Predictor details (予測子の詳細)] に次の情報を入力します。

   • [Predictor name (予測子名)] – 予測子の名前を入力します。

   • [予測期間] – 今後予測を実行する期間を選択します。この数値に、「Step 1: Import the Training Data」で指定したデータ入力頻度 (hourly) を乗算して、今後予測を実行する期間が決定されます。この演習では、この数値を 36 に設定し、36 時間の予測を行います。

   • [予測頻度] – デフォルト値の 1 のままにします。ドロップダウンメニューから [hour] を選択します。この設定は、入力時系列データの設定と一致している必要があります。サンプルの電気使用量データの時間間隔は 1 時間です。

   • [アルゴリズム選択] – デフォルト値の [Manual] のままにします。ドロップダウンメニューから、[ETS] アルゴリズムを選択します。レシピの詳細については、「Amazon Forecast アルゴリズムを選択する」を参照してください。

   残りの設定はオプションのため、 デフォルト値のままにします。画面の表示は次のようになります。

   

3. [Train predictor (予測子のトレーニング)] を選択します。データセットグループの [ダッシュボード] ページが表示されます。画面の表示は次のようになります。

   

   [Predictor training (予測子トレーニング)] に、トレーニングのステータスが表示されます。Amazon Forecast で予測子のトレーニングが完了するまで待ちます。このプロセスには、数分以上かかることがあります。予測子がトレーニングされると、ステータスは [Active] に変わります。さらに、ダッシュボードの上部にあるバナーが変わり、次のメッセージが表示されます。

   

   予測子がトレーニングされました。これで、予測を作成できます。

ステップ 3: 予測を作成する

予測 (推論) を行うには、予測子を使用して予測を作成します。予測は予測のグループであり、ターゲットデータセット内のすべての項目に対して 1 つです。単一のアイテムの予測を取得するには、予測をクエリします。完全な予測を取得するには、エクスポートジョブを作成します。

予測を取得および表示するには

1. 予測子のトレーニングが終了したら、データセットグループの [ダッシュボード] は次のようになります。

   

   [Forecast generation (予測の生成)] で、[Start (開始)] を選択します。[Create a forecast (予測の作成)] ページが表示されます。

   注記

   予測を生成するには、[予測子のトレーニング] の Status が Active である必要があります。

2. [Create a forecast (予測の作成)] ページの [Forecast details (予測の詳細)] に次の情報を入力します。

   • [予測名] – 予測の名前を入力します。

   • [予測子] – ドロップダウンメニューから、Step 2: Train a Predictor で作成した予測子を選択します。

   残りの設定はオプションのため、デフォルト値のままにします。画面の表示は次のようになります。

   

3. [Create a forecast (予測の作成)] を選択します。データセットグループの [ダッシュボード] ページが表示されます。画面の表示は次のようになります。

   

   [Forecast generation (予測の生成)] に、予測生成のステータスが表示されます。Amazon Forecast で、予測の作成が終了するまで待ちます。このプロセスには、数分以上かかることがあります。予測が作成されると、進行状況は [Active] に変わります。さらに、ダッシュボードの上部にあるバナーが変わり、次のメッセージが表示されます。

   

   予測が作成されました。予測をクエリまたはエクスポートできます。

ステップ 4: 予測を取得する

予測が作成されたら、単一のアイテムをクエリするか、完全な予測をエクスポートできます。

単一のアイテムをクエリするには

1. ダッシュボードが表示されていない場合は、ナビゲーションペインのデータセットグループの [ダッシュボード] を選択します。

2. ダッシュボードの [予測の生成] で、[予測のルックアップ] を選択します。[Forecast lookup (予測のルックアップ)] ページが表示されます。

3. [Forecast lookup (予測のルックアップ)] ページの [Forecast details (予測の詳細)] に次の情報を入力します。

   • [予測] – ドロップダウンメニューから、Step 3: Create a Forecast で作成した予測を選択します。

   • [開始日] – 2015/01/01 と入力します。デフォルト時間である 00:00:00 のままにします。

   • [終了日] – 2015/01/02 と入力します。時間を 12:00:00 に変更します。

     36 時間の日付範囲は、Step 2: Train a Predictor で指定した [予測期間] に相当します。

   • [Choose which keys/filters] – [予測キーの追加] を選択します。

   • [予測キー] – ドロップダウンメニューから [item_id] を選択します。

   • [値] – 電力使用状況データの入力時系列の item_id 列から値を入力します。item_id (たとえば、client_21) はデータセットに含まれている特定のクライアントを識別します。

   画面の表示は次のようになります。

   

4. [予測の取得] を選択します。予測が表示されたら、client_21 の電力使用量の予測を確認します。

   予測は以下のようになります。

   

完全な予測をエクスポートするには

1. ナビゲーションペインで、データセットグループの [予測] を選択します。

2. Step 3: Create a Forecast で作成した予測の横にあるラジオボタンを選択します。

3. [Create forecast export (予測エクスポートの作成)] を選択します。[Create forecast export (予測エクスポートの作成)] ページが表示されます。

4. [Create forecast export (予測エクスポートの作成)] ページの [エクスポートの詳細] に次の情報を入力します。

   • [エクスポート名] – 予測エクスポートジョブの名前を入力します。

   • [Generated forecast (生成された予測)] – ドロップダウンメニューから、Step 3: Create a Forecast で作成した予測を選択します。

   • [IAM Role (IAM ロール)] – デフォルトの [カスタム IAM ロールの ARN の入力] のままにします。

     または、[Create a new role (新しいロールを作成)] を選択し、ドロップダウンメニューから、画面の指示に従って、Amazon Forecastに必要な IAM ロールを自動的に作成させることもできます。

   • [カスタム IAM ロールの ARN] – Amazon Forecast の IAM ロールを作成する (IAM コンソール) で作成した IAM ロールの Amazon リソースネーム (ARN) を入力します。

   • [S3 予測エクスポートの場所] – 次の形式を使用して、Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) バケットまたはバケットのフォルダの場所を入力します。

     s3://<name of your S3 bucket>/<folder path>/

   画面の表示は次のようになります。

   

5. [Create forecast export (予測エクスポートの作成)] を選択します。[my_forecast] ページが表示されます。

   画面の表示は次のようになります。

   

   ステータスの進行状況が表示されます。 Amazon Forecast で、予測のエクスポートが終了するまで待ちます。このプロセスには、数分以上かかることがあります。予測がエクスポートされたら、ステータスが [Active] に変わり、S3 バケットで予測ファイルを見つけることができます。