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Introducción (Cuadernos de Python)
nota
Para ver una lista completa de tutoriales sobre el uso de cuadernos de Python, consulte la página de ejemplos de Github
Para empezar a utilizar las API de Amazon Forecast con los cuadernos de Python, consulte el tutorial de introducción
Para obtener tutoriales básicos sobre procesos específicos, consulte los siguientes cuadernos de Python:
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Preparación de datos
: prepare un conjunto de datos, cree un grupo de conjuntos de datos, defina el esquema e importe el grupo de conjuntos de datos. -
Creación de su predictor
: entrene un predictor a partir de los datos que ha importado a su conjunto de datos de Forecast. -
Evaluación de predictores
: obtenga predicciones, visualice las predicciones y compare los resultados. -
Reentrenamiento de los predictores
: reentrene un predictor existente con datos actualizados. -
Actualización a AutoPredictor
: actualice los predictores antiguos a AutoPredictor. -
Limpiar
: elimine los grupos de conjuntos de datos, los predictores y las previsiones creados durante los tutoriales.
Para repetir el tutorial de introducción a AutoML, consulte Introducción a AutoML
Tutoriales avanzados
Para obtener tutoriales más avanzados, consulte los siguientes cuadernos de Python:
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Explicabilidad a nivel de artículo
: comprenda cómo los atributos del conjunto de datos afectan a las previsiones para series temporales y puntos de tiempo específicos. -
Comparación de varios modelos
: cree predictores con Prophet, ETS y DeepAR+ y compare sus rendimientos visualizando los resultados. -
Previsión de arranque en frío
: utilice los metadatos de los artículos y el algoritmo DeepAR+ para prever escenarios de arranque en frío (cuando hay pocos o ningún dato histórico). -
Incorporación de conjuntos de datos de series temporales relacionadas
: utilice conjuntos de datos de series temporales relacionadas para mejorar la precisión del modelo. -
Incorporación de metadatos de artículos
: utilice los metadatos de los artículos para mejorar la precisión de su modelo. -
Uso del índice meteorológico
: utilice el índice meteorológico para incorporar información meteorológica histórica y proyectada al entrenar sus predictores. -
Realizar un análisis condicional
: explore diferentes escenarios de precios y evalúe cómo afecta a la demanda. -
Evaluar precisión a nivel de artículo
: exporte métricas y previsiones de pruebas retrospectivas y evalúe el rendimiento de su predictor a nivel de artículo.
