신규 고객은 Amazon Forecast를 더 이상 사용할 수 없습니다. Amazon Forecast의 기존 고객은 평소와 같이 서비스를 계속 사용할 수 있습니다. 자세히 알아보기
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를 사용한 자동화 CloudFormation
이 자습서에서는 AWS CloudFormation 자동화 스택을 사용하여 Amazon Forecast 파이프라인을 시작하고 데모 데이터 세트를 사용하여 예측을 생성합니다.
AWS 예측 CloudFormation 스택:
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Machine Learning 솔루션을 사용하여 예측 정확도 개선 CloudFormation 템플릿을 배포합니다.
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NYC 택시 데이터 세트
를 Forecast 데이터 Amazon S3 버킷에 배포합니다. -
Forecast에서 데모 NYC 택시 예측 파이프라인을 자동으로 시작합니다.
CloudFormation 템플릿에는 대상 시계열, 관련 시계열 및 항목 메타데이터 데모 데이터 세트가 미리 로드됩니다. 콘솔의 관련 필드에는 해당 S3 위치가 미리 채워져 있습니다.
데모 데이터 세트를 사용하여 이 튜토리얼을 완료한 후에는 동일한 자동화 스택을 사용하여 자체 데이터 세트로 예측을 생성할 수 있습니다.
다음 다이어그램은 이 튜토리얼에서 사용되는 구성 요소를 보여줍니다.
사전 조건
자습서를 시작하기 전에에 로그인 AWS 계정 하고 CloudFormation 템플릿을 설치했는지 확인합니다.
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에 로그인합니다 AWS 계정. 아직 없는 경우 를 생성합니다 AWS 계정
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AWS CloudFormation 템플릿을 설치합니다. 가장 가까운 리전을 선택합니다.
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도쿄: ap-northeast-1
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서울: ap-northeast-2
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뭄바이: ap-south-1
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싱가포르: ap-southeast-1
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시드니: ap-southeast-2
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프랑크푸르트: eu-cental-1
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아일랜드: eu-west-1
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버지니아 북부: us-east-1
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오하이오: us-east-2
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오리건: us-west-2
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이 템플릿은 NYC 택시 데이터 세트
예측 자동화를 위한 CloudFormation 템플릿 배포
NYC 택시 데이터 세트를 사용하여 CloudFormation 템플릿을 배포하려면
1단계: 기본값을 수락하고 다음을 선택합니다.
2단계: 알림을 받을 이메일 주소를 입력하고 다음을 선택합니다.
3단계: 기본값을 수락하고 다음을 선택합니다.
4단계: 기능에서가 AWS Identity and Access Management (IAM) 리소스 및 중첩 스택 CloudFormation 을 생성할 수 있도록 두 확인란을 모두 선택합니다. 스택 생성을 선택합니다.
Forecast에 CloudFormation 템플릿을 배포했습니다.
정리
이 CloudFormation 템플릿을 배포한 후 새로 생성된 리소스를 정리하고, 자체 데이터 세트를 사용하여 CloudFormation 스택을 배포하고, 다른 배포 옵션을 탐색할 수 있습니다.
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정리: 데모 스택을 삭제해도 "기계 학습을 통한 예측 정확도 개선" 스택은 그대로 유지됩니다. “기계 학습을 통한 예측 정확도 향상” 스택을 삭제하면 모든 S3, Athena, QuickSight, Forecast 데이터가 보존됩니다.
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자체 데이터 세트 사용: 자체 시계열 데이터와 함께이 CloudFormation 템플릿을 배포하려면 2단계의 데이터 세트 구성 섹션에 데이터 세트의 S3 위치를 입력합니다.
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기타 배포 옵션: 추가 배포 옵션은 자동 배포를 참조하세요. 데이터를 이미 사용할 수 있는 경우 데모 데이터 없이 스택을 배포할 수 있습니다.
