신규 고객은 Amazon Forecast를 더 이상 사용할 수 없습니다. Amazon Forecast의 기존 고객은 서비스를 정상적으로 계속 사용할 수 있습니다. [자세히 알아보기](https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/transition-your-amazon-forecast-usage-to-amazon-sagemaker-canvas/)

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# 예측기 재훈련
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**참고**  
재훈련은 AutoPredictor([`CreateAutoPredictor`](API_CreateAutoPredictor.md))로 생성한 예측기에만 사용할 수 있습니다. 기존 레거시 예측기를 AutoPredictor로 업그레이드할 수 있습니다. [AutoPredictor로 업그레이드](howitworks-predictor.md#upgrading-autopredictor)을 참조하세요.

업데이트된 데이터 세트로 예측기를 재훈련하면 예측기를 최신 상태로 유지할 수 있습니다. 예측기를 재훈련할 때 Amazon Forecast는 동일한 예측기 구성 설정을 유지합니다. 재훈련 후에도 원래 예측기는 활성 상태로 유지되고 재훈련된 예측기는 별도의 예측기 ARN을 갖게 됩니다.

예측기 재훈련은 다음 두 가지 방법으로 예측 정확도를 개선할 수 있습니다.

1. **최신 데이터 추가**: 재훈련된 예측기는 모델을 훈련할 때 더 많은 최신 데이터를 통합합니다.

1. **예측기 개선**: 재훈련된 예측기는 Amazon Forecast 알고리즘과 추가 데이터 세트의 모든 업데이트 및 개선 사항을 통합합니다.

예측기를 재훈련하는 것이 처음부터 새 예측기를 생성하는 것보다 최대 50% 더 빠를 수 있습니다. 예측기 훈련 시간이 더 빨라지고 Forecast는 기존 구성 설정을 자동으로 사용합니다.

**Python 노트북**  
예측기 재훈련에 대한 단계별 지침은 [예측기 재훈련](https://github.com/aws-samples/amazon-forecast-samples/blob/main/notebooks/advanced/Retraining_AutoPredictor/Retraining.ipynb)을 참조하세요.

소프트웨어 개발 키트(SDK) 또는 Amazon Forecast 콘솔을 사용하여 예측기를 재훈련할 수 있습니다.

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#### [ Console ]

**예측기를 재훈련하려면**

1. 에 로그인 AWS Management Console 하고 [https://console.aws.amazon.com/forecast/](https://console.aws.amazon.com/forecast/) Amazon Forecast 콘솔을 엽니다.

1. 탐색 창에서 **예측기**를 선택합니다.

1. 재훈련할 예측기를 선택합니다.

1. **예측기 작업** 드롭다운에서 **재훈련**을 선택합니다.

1. 업그레이드된 예측기의 고유한 이름을 설정합니다.

1. **예측기 재훈련**을 선택합니다.

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#### [ SDK ]

**예측기를 재훈련하려면**

[`CreateAutoPredictor`](API_CreateAutoPredictor.md) 작업을 사용하여 예측기에 고유한 이름을 할당하고 `ReferencePredictorArn` 값을 재훈련하려는 예측기로 설정합니다.

```
{
  "PredictorName": "RetrainedPredictor",
  "ReferencePredictorArn": "arn:aws:forecast:us-west-2:938097332257:predictor/OriginalPredictor"
}
```

예측기를 재훈련할 때는 `PredictorName` 및 `ReferencePredictorArn` 파라미터에만 값을 할당하세요.

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