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Endpunktreaktion für Zeitreihendaten

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Endpunktreaktion für Zeitreihendaten - Amazon SageMaker KI

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.

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.

Der Verarbeitungsjob SageMaker Clarify deserialisiert die gesamte Nutzlast als JSON. Anschließend werden mithilfe von JMESPath Ausdrücken, die in der Analysekonfiguration bereitgestellt werden, Vorhersagen aus den deserialisierten Daten extrahiert. Die Datensätze in der Antwortnutzlast müssen mit den Datensätzen in der Anforderungsnutzlast übereinstimmen.

Die folgende Tabelle ist ein Beispiel für eine Antwort von einem Endpunkt, der nur den mittleren Prognosewert ausgibt. Der im predictor Feld in der Analysekonfiguration forecast verwendete Wert sollte als JMESPath Ausdruck angegeben werden, um das Prognoseergebnis für den Verarbeitungsjob zu ermitteln.

Nutzlast der Endpunktanforderung Nutzlast der Endpunktantwort (Zeichenkettendarstellung) JMESPath Ausdruck für die Prognose in der Analysekonfiguration

Beispiel für einen einzelnen Datensatz. Die Config sollte so seinTimeSeriesModelConfig(forecast="prediction.mean"), dass die Vorhersage korrekt extrahiert wird.

'{"prediction": {"mean": [1, 2, 3, 4, 5]}'

'prediction.mean'

Mehrere Datensätze. Eine AWS DeepAR-Endpunktantwort.

'{"predictions": [{"mean": [1, 2, 3, 4, 5]}, {"mean": [1, 2, 3, 4, 5]}]}'

'predictions[*].mean'

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