- 이벤트 엔진, Cloud Formation 이용:
- 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)
- 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:
- 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:
- 여기 누르시면 바로 갑니다. 바로 가기