nguyenkhoibigmike
New member
[TIẾNG VIỆT]:
#AmazonForecast #tutorial #Machinelearning #PredictiveAnalytics #Timeseries
** Hướng dẫn dự báo của Amazon: Hướng dẫn từng bước **
Amazon Dự báo là một dịch vụ học máy giúp bạn dự báo nhu cầu, cung và các số liệu kinh doanh khác.Nó sử dụng dữ liệu lịch sử để xây dựng các mô hình dự đoán có thể được sử dụng để đưa ra quyết định sáng suốt về tương lai.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn trong quá trình tạo dự báo bằng dự báo Amazon.Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
* Tạo bộ dữ liệu
* Đào tạo một mô hình dự báo
* Đánh giá mô hình dự báo
* Đưa ra dự đoán
** Điều kiện tiên quyết **
Để hoàn thành hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản Amazon Web Services (AWS)
* Giao diện dòng lệnh AWS (CLI)
* SDK Python cho dự báo Amazon
** Tạo bộ dữ liệu **
Bước đầu tiên trong việc tạo một dự báo là tạo một bộ dữ liệu.Bộ dữ liệu là một tập hợp các dữ liệu lịch sử có thể được sử dụng để đào tạo mô hình dự báo.
Để tạo dữ liệu, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển quản lý AWS hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng AWS CLI.
Để tạo một bộ dữ liệu bằng AWS CLI, hãy làm theo các bước sau:
1. Mở một cửa sổ thiết bị đầu cuối.
2. Điều hướng đến thư mục nơi bạn muốn tạo bộ dữ liệu.
3. Chạy lệnh sau:
`` `
AWS Dự báo tạo dataSet-dataset-type <dataset_type>-tên <Dataset_name>
`` `
Ở đâu:
* `dataset_type` là loại dữ liệu bạn muốn tạo.Đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng loại dữ liệu `target_time_series`.
* `dataset_name` là tên của bộ dữ liệu.
Ví dụ: lệnh sau tạo một bộ dữ liệu có tên là `my_dataset` của` target_time_series` type:
`` `
AWS dự báo tạo ra-dataSet-dataset-type Target_time_series-tên My_dataset
`` `
** Đào tạo một mô hình dự báo **
Khi bạn đã tạo một bộ dữ liệu, bạn có thể đào tạo một mô hình dự báo.Mô hình dự báo là một mô hình học máy sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán các giá trị trong tương lai.
Để đào tạo mô hình dự báo, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển quản lý AWS hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng AWS CLI.
Để đào tạo mô hình dự báo bằng AWS CLI, hãy làm theo các bước sau:
1. Mở một cửa sổ thiết bị đầu cuối.
2. Điều hướng đến thư mục nơi bạn muốn tạo mô hình dự báo.
3. Chạy lệnh sau:
`` `
AWS Dự báo CreatEcast-job-DataSet-name <DataSet_Name
`` `
Ở đâu:
* `dataset_name` là tên của bộ dữ liệu bạn đã tạo trong phần trước.
* `Dự báo_Horizon` là số ngày trong tương lai mà bạn muốn dự báo.
* `dự báo_type` là loại dự báo bạn muốn tạo.Đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng loại dự báo `dự báo_type_multi_step_arima`.
Ví dụ: lệnh sau đây đào tạo một mô hình dự báo dự đoán số lượng đơn vị được bán trong 30 ngày tới bằng thuật toán `arima`:
`` `
AWS dự báo tạo ra-job-dataset-name my_dataset--forecast-horizon 30--forecast-type dự báo_type_multi_step_arima
`` `
** Đánh giá mô hình dự báo **
Khi bạn đã đào tạo một mô hình dự báo, bạn có thể đánh giá nó để xem nó hoạt động tốt như thế nào.Bạn có thể đánh giá một mô hình dự báo bằng bảng điều khiển quản lý AWS hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng AWS CLI.
Để đánh giá mô hình dự báo bằng cách sử dụng AWS CLI, hãy làm theo các bước sau:
1. Mở một cửa sổ thiết bị đầu cuối.
2. Điều hướng đến thư mục nơi bạn muốn đánh giá mô hình dự báo.
3. Chạy lệnh sau:
`` `
AWS dự báo đánh giá-porecast-job--forecast-job-name <dự báo_job_name>
`` `
Ở đâu:
* `Dự báo_job_name`
[ENGLISH]:
#AmazonForecast #tutorial #Machinelearning #PredictiveAnalytics #Timeseries
**Amazon Forecast Tutorial: A Step-by-Step Guide**
Amazon Forecast is a machine learning service that helps you to forecast demand, supply, and other business metrics. It uses historical data to build predictive models that can be used to make informed decisions about the future.
In this tutorial, we will walk you through the process of creating a forecast using Amazon Forecast. We will cover the following topics:
* Creating a dataset
* Training a forecast model
* Evaluating the forecast model
* Making predictions
**Prerequisites**
To complete this tutorial, you will need the following:
* An Amazon Web Services (AWS) account
* The AWS Command Line Interface (CLI)
* The Python SDK for Amazon Forecast
**Creating a Dataset**
The first step in creating a forecast is to create a dataset. A dataset is a collection of historical data that can be used to train a forecast model.
To create a dataset, you can use the AWS Management Console or the AWS CLI. In this tutorial, we will use the AWS CLI.
To create a dataset using the AWS CLI, follow these steps:
1. Open a terminal window.
2. Navigate to the directory where you want to create the dataset.
3. Run the following command:
```
aws forecast create-dataset --dataset-type <dataset_type> --name <dataset_name>
```
Where:
* `dataset_type` is the type of dataset you want to create. For this tutorial, we will use the `TARGET_TIME_SERIES` dataset type.
* `dataset_name` is the name of the dataset.
For example, the following command creates a dataset named `my_dataset` of the `TARGET_TIME_SERIES` type:
```
aws forecast create-dataset --dataset-type TARGET_TIME_SERIES --name my_dataset
```
**Training a Forecast Model**
Once you have created a dataset, you can train a forecast model. A forecast model is a machine learning model that uses historical data to predict future values.
To train a forecast model, you can use the AWS Management Console or the AWS CLI. In this tutorial, we will use the AWS CLI.
To train a forecast model using the AWS CLI, follow these steps:
1. Open a terminal window.
2. Navigate to the directory where you want to create the forecast model.
3. Run the following command:
```
aws forecast create-forecast-job --dataset-name <dataset_name> --forecast-horizon <forecast_horizon> --forecast-type <forecast_type>
```
Where:
* `dataset_name` is the name of the dataset you created in the previous section.
* `forecast_horizon` is the number of days into the future that you want to forecast.
* `forecast_type` is the type of forecast you want to create. For this tutorial, we will use the `FORECAST_TYPE_MULTI_STEP_ARIMA` forecast type.
For example, the following command trains a forecast model that predicts the number of units sold for the next 30 days using the `ARIMA` algorithm:
```
aws forecast create-forecast-job --dataset-name my_dataset --forecast-horizon 30 --forecast-type FORECAST_TYPE_MULTI_STEP_ARIMA
```
**Evaluating the Forecast Model**
Once you have trained a forecast model, you can evaluate it to see how well it performs. You can evaluate a forecast model using the AWS Management Console or the AWS CLI. In this tutorial, we will use the AWS CLI.
To evaluate a forecast model using the AWS CLI, follow these steps:
1. Open a terminal window.
2. Navigate to the directory where you want to evaluate the forecast model.
3. Run the following command:
```
aws forecast evaluate-forecast-job --forecast-job-name <forecast_job_name>
```
Where:
* `forecast_job_name`
#AmazonForecast #tutorial #Machinelearning #PredictiveAnalytics #Timeseries
** Hướng dẫn dự báo của Amazon: Hướng dẫn từng bước **
Amazon Dự báo là một dịch vụ học máy giúp bạn dự báo nhu cầu, cung và các số liệu kinh doanh khác.Nó sử dụng dữ liệu lịch sử để xây dựng các mô hình dự đoán có thể được sử dụng để đưa ra quyết định sáng suốt về tương lai.
Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn trong quá trình tạo dự báo bằng dự báo Amazon.Chúng tôi sẽ đề cập đến các chủ đề sau:
* Tạo bộ dữ liệu
* Đào tạo một mô hình dự báo
* Đánh giá mô hình dự báo
* Đưa ra dự đoán
** Điều kiện tiên quyết **
Để hoàn thành hướng dẫn này, bạn sẽ cần những điều sau đây:
* Tài khoản Amazon Web Services (AWS)
* Giao diện dòng lệnh AWS (CLI)
* SDK Python cho dự báo Amazon
** Tạo bộ dữ liệu **
Bước đầu tiên trong việc tạo một dự báo là tạo một bộ dữ liệu.Bộ dữ liệu là một tập hợp các dữ liệu lịch sử có thể được sử dụng để đào tạo mô hình dự báo.
Để tạo dữ liệu, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển quản lý AWS hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng AWS CLI.
Để tạo một bộ dữ liệu bằng AWS CLI, hãy làm theo các bước sau:
1. Mở một cửa sổ thiết bị đầu cuối.
2. Điều hướng đến thư mục nơi bạn muốn tạo bộ dữ liệu.
3. Chạy lệnh sau:
`` `
AWS Dự báo tạo dataSet-dataset-type <dataset_type>-tên <Dataset_name>
`` `
Ở đâu:
* `dataset_type` là loại dữ liệu bạn muốn tạo.Đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng loại dữ liệu `target_time_series`.
* `dataset_name` là tên của bộ dữ liệu.
Ví dụ: lệnh sau tạo một bộ dữ liệu có tên là `my_dataset` của` target_time_series` type:
`` `
AWS dự báo tạo ra-dataSet-dataset-type Target_time_series-tên My_dataset
`` `
** Đào tạo một mô hình dự báo **
Khi bạn đã tạo một bộ dữ liệu, bạn có thể đào tạo một mô hình dự báo.Mô hình dự báo là một mô hình học máy sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán các giá trị trong tương lai.
Để đào tạo mô hình dự báo, bạn có thể sử dụng bảng điều khiển quản lý AWS hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng AWS CLI.
Để đào tạo mô hình dự báo bằng AWS CLI, hãy làm theo các bước sau:
1. Mở một cửa sổ thiết bị đầu cuối.
2. Điều hướng đến thư mục nơi bạn muốn tạo mô hình dự báo.
3. Chạy lệnh sau:
`` `
AWS Dự báo CreatEcast-job-DataSet-name <DataSet_Name
`` `
Ở đâu:
* `dataset_name` là tên của bộ dữ liệu bạn đã tạo trong phần trước.
* `Dự báo_Horizon` là số ngày trong tương lai mà bạn muốn dự báo.
* `dự báo_type` là loại dự báo bạn muốn tạo.Đối với hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng loại dự báo `dự báo_type_multi_step_arima`.
Ví dụ: lệnh sau đây đào tạo một mô hình dự báo dự đoán số lượng đơn vị được bán trong 30 ngày tới bằng thuật toán `arima`:
`` `
AWS dự báo tạo ra-job-dataset-name my_dataset--forecast-horizon 30--forecast-type dự báo_type_multi_step_arima
`` `
** Đánh giá mô hình dự báo **
Khi bạn đã đào tạo một mô hình dự báo, bạn có thể đánh giá nó để xem nó hoạt động tốt như thế nào.Bạn có thể đánh giá một mô hình dự báo bằng bảng điều khiển quản lý AWS hoặc AWS CLI.Trong hướng dẫn này, chúng tôi sẽ sử dụng AWS CLI.
Để đánh giá mô hình dự báo bằng cách sử dụng AWS CLI, hãy làm theo các bước sau:
1. Mở một cửa sổ thiết bị đầu cuối.
2. Điều hướng đến thư mục nơi bạn muốn đánh giá mô hình dự báo.
3. Chạy lệnh sau:
`` `
AWS dự báo đánh giá-porecast-job--forecast-job-name <dự báo_job_name>
`` `
Ở đâu:
* `Dự báo_job_name`
[ENGLISH]:
#AmazonForecast #tutorial #Machinelearning #PredictiveAnalytics #Timeseries
**Amazon Forecast Tutorial: A Step-by-Step Guide**
Amazon Forecast is a machine learning service that helps you to forecast demand, supply, and other business metrics. It uses historical data to build predictive models that can be used to make informed decisions about the future.
In this tutorial, we will walk you through the process of creating a forecast using Amazon Forecast. We will cover the following topics:
* Creating a dataset
* Training a forecast model
* Evaluating the forecast model
* Making predictions
**Prerequisites**
To complete this tutorial, you will need the following:
* An Amazon Web Services (AWS) account
* The AWS Command Line Interface (CLI)
* The Python SDK for Amazon Forecast
**Creating a Dataset**
The first step in creating a forecast is to create a dataset. A dataset is a collection of historical data that can be used to train a forecast model.
To create a dataset, you can use the AWS Management Console or the AWS CLI. In this tutorial, we will use the AWS CLI.
To create a dataset using the AWS CLI, follow these steps:
1. Open a terminal window.
2. Navigate to the directory where you want to create the dataset.
3. Run the following command:
```
aws forecast create-dataset --dataset-type <dataset_type> --name <dataset_name>
```
Where:
* `dataset_type` is the type of dataset you want to create. For this tutorial, we will use the `TARGET_TIME_SERIES` dataset type.
* `dataset_name` is the name of the dataset.
For example, the following command creates a dataset named `my_dataset` of the `TARGET_TIME_SERIES` type:
```
aws forecast create-dataset --dataset-type TARGET_TIME_SERIES --name my_dataset
```
**Training a Forecast Model**
Once you have created a dataset, you can train a forecast model. A forecast model is a machine learning model that uses historical data to predict future values.
To train a forecast model, you can use the AWS Management Console or the AWS CLI. In this tutorial, we will use the AWS CLI.
To train a forecast model using the AWS CLI, follow these steps:
1. Open a terminal window.
2. Navigate to the directory where you want to create the forecast model.
3. Run the following command:
```
aws forecast create-forecast-job --dataset-name <dataset_name> --forecast-horizon <forecast_horizon> --forecast-type <forecast_type>
```
Where:
* `dataset_name` is the name of the dataset you created in the previous section.
* `forecast_horizon` is the number of days into the future that you want to forecast.
* `forecast_type` is the type of forecast you want to create. For this tutorial, we will use the `FORECAST_TYPE_MULTI_STEP_ARIMA` forecast type.
For example, the following command trains a forecast model that predicts the number of units sold for the next 30 days using the `ARIMA` algorithm:
```
aws forecast create-forecast-job --dataset-name my_dataset --forecast-horizon 30 --forecast-type FORECAST_TYPE_MULTI_STEP_ARIMA
```
**Evaluating the Forecast Model**
Once you have trained a forecast model, you can evaluate it to see how well it performs. You can evaluate a forecast model using the AWS Management Console or the AWS CLI. In this tutorial, we will use the AWS CLI.
To evaluate a forecast model using the AWS CLI, follow these steps:
1. Open a terminal window.
2. Navigate to the directory where you want to evaluate the forecast model.
3. Run the following command:
```
aws forecast evaluate-forecast-job --forecast-job-name <forecast_job_name>
```
Where:
* `forecast_job_name`
