Previsão de AutoML

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Este artigo mostra como executar um experimento de previsão usando a UI de treinamento do modelo Mosaic AI.

Mosaic AI O Model Treinamento - forecasting simplifica a previsão de dados de séries temporais, selecionando automaticamente o melhor algoritmo e os melhores hiperparâmetros, tudo isso enquanto é executado em um recurso totalmente gerenciado compute.

Requisitos

• Dados de treinamento com uma coluna de série temporal, salvos como uma tabela do Unity Catalog.

Crie um experimento de previsão com a interface do usuário

Acesse seu SAP Databricks páginas de aterrissagem e clique em Experiments (Experimentos ) na barra lateral.

1. Na caixa Forecasting (Previsão ), selecione começar treinamento .

2. Selecione os dados de treinamento em uma lista de tabelas do Unity Catalog que o senhor pode acessar.

   • Coluna de tempo : selecione a coluna que contém os períodos da série temporal. As colunas devem ser do tipo timestamp ou date.

   • Frequência de previsão : selecione a unidade de tempo que representa a frequência dos dados de entrada. Por exemplo, minutos, horas, dias, meses. Isso determina a granularidade da sua série temporal.

   • Horizonte de previsão : especifique quantas unidades da frequência selecionada devem ser previstas no futuro. Junto com a frequência da previsão, isso define as unidades de tempo e o número de unidades de tempo a serem previstas.

nota

Para usar o algoritmo Auto-ARIMA, a série temporal deve ter uma frequência regular, em que o intervalo entre dois pontos quaisquer deve ser o mesmo em toda a série temporal. O AutoML lida com as etapas de tempo ausentes preenchendo esses valores com o valor anterior.

3. Selecione a coluna Alvo de previsão que o senhor deseja que o modelo preveja.

4. Opcionalmente, especifique um caminho de dados Prediction da tabela do Unity Catalog para armazenar as previsões de saída.

5. Selecione um registro de modelo Unity Catalog local e nome.

6. Opcionalmente, defina as opções avançadas:

   • Nome do experimento: Forneça um nome de experimento do MLflow.
   • Colunas identificadoras de séries temporais - Para previsões de várias séries, selecione as colunas que identificam as séries temporais individuais. O Databricks agrupa os dados por essas colunas como séries temporais diferentes e treina um modelo para cada série de forma independente.
   • Métricas primárias : Escolha as principais métricas usadas para avaliar e selecionar o melhor modelo.
   • Estrutura de treinamento : Escolha as estruturas a serem exploradas pelo AutoML.
   • Coluna dividida : selecione a coluna que contém a divisão de dados personalizada. Os valores devem ser “treinar”, “validar”, “testar”
   • Coluna de peso : especifique a coluna a ser usada para ponderar séries temporais. Todas as amostras de uma determinada série temporal devem ter o mesmo peso. O peso deve estar na faixa [0, 10000].
   • Região de feriados : Selecione a região do feriado a ser usada como covariável no treinamento do modelo.
   • Tempo limite : Defina uma duração máxima para o experimento AutoML.

executar o experimento e monitorar os resultados

Para começar o experimento AutoML, clique em começar treinamento . Na página de treinamento de experimentos, o senhor pode fazer o seguinte:

• Pare o experimento a qualquer momento.
• Monitorar a execução.
• Navegue até a página de execução de qualquer execução.

Além disso, você pode verificar o status do experimento à medida que ele passa pelas seguintes etapas:

1. Pré-processamento: Validar e preparar a tabela de entrada imputando valores ausentes e dividindo os dados em conjuntos de treinamento, validação e teste. O processamento automático de geração de recurso, como a codificação de um único disparo para recurso categórico, também ocorre durante esse estágio.
2. Ajuste: explore diferentes algoritmos de previsão e ajuste hiperparâmetros.
3. treinamento: Treinar e avaliar o modelo final com as melhores configurações selecionadas. registra o modelo em Unity Catalog se um caminho for especificado.

visualizar os resultados ou usar o melhor modelo

Após a conclusão do treinamento, os resultados da previsão são armazenados na tabela Delta especificada e o melhor modelo é registrado no Unity Catalog.

Na página de experimentos, você escolhe entre as próximas etapas a seguir:

• Selecione visualizar previsões para ver a tabela de resultados da previsão.
• Selecione lotes inference Notebook para abrir um Notebook gerado automaticamente para a inferência de lotes usando o melhor modelo.
• Selecione Create serving endpoint para implantar o melhor modelo em um modelo servindo endpoint.