핸즈온 사전 단계

• 이벤트 엔진, Cloud Formation 이용:
  • 핸즈온 준비 필수 단게: Prerequisite
• 이벤트 엔진, 수동 설정:
  • 여기 를 클릭해서 해주세요.
• SageMaker notebook instance 를 이미 가지고 있는 경우
  • SageMaker notebook instance를 실행하는 Role이 아래 4개의 권한을 꼭 가지고 있어야 합니다. 아래 권한을 추가 해주세요. 참고로 위의 수동 설정에는 아래 4가지 권한을 추가하는 과정이 있습니다. 참고 하세요. (AmazonSageMakerFullAccess, AmazonS3FullAccess, AmazonForecastFullAccess, IAMFullAccess)

Amazon Forecast 3가지 사례

1. Store Item Demand (가장 처음 진행시 먼저 진행 권장)

• Retail에서 item, store, # of sales 의 기본 세가지를 가지고 10개의 상점, 50개의 아이템 종류를 가지고 "일별" 로 판매 개수를 예측 하는 사례 입니다.
• Target Time Series 하나만을 가지고 예측 합니다.
• 사용 알고리즘: DeepARP, Prophet, CNN-QR
• Data Source:
  • https://www.kaggle.com/c/demand-forecasting-kernels-only/overview
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2. Traffic Volume 예측

• 미국 미네라폴리스 근처 고속도로의 차량 통행량을 시간별로 예측하는 문제를 풀어가는 과정입니다.
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• 예측분석보고서 에 요약 정보가 있습니다

3. Walmart Store Sales

• 월마트 49개의 Store의 주별 매출액을 예측하는 문제 임.
• 실제 예측에 대한 내용 는 Target, Related, Item-Meta Dataset의 사용에 대한 코드 예제를 확인 하는 것이 유용 함.
• Data Source:
  • https://www.kaggle.com/c/walmart-recruiting-store-sales-forecasting
• 여기 누르시면 바로 갑니다. 바로 가기